一种基于树核函数的半监督关系抽取方法研究

• 作者: 刘晓勇
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关系抽取 树核函数 支持向量机 半监督方法 语义变异
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 22-26,32
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 3815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2014.259

摘要

为了解决传统的半监督关系抽取算法易产生的“语义变异”问题，提出一种新的基于树核函数的半监督关系抽取算法。该算法主要采用树核函数和种子集约束扩展两个策略，弱化“语义变异”现象带来的关系抽取不够准确的问题，提高关系识别的正确率。在基准数据集 PopBank 上的试验研究表明，提出的使用约束机制扩充种子集的半监督学习方法在4个评价指标上（Precision，Recall，F-measure，Accuracy）均优于常用的两种关系抽取方法，从而验证了该算法与其他算法相比能够具有较好的关系抽取能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓勇	广东技术师范学院计算机科学学院	16	84	4.0	9.0