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摘要:
随着互联网的飞速发展,大量的文本信息被分享到网上,如何在海量的网络信息中提取出可靠性较高的人物关系已成为信息抽取领域中的一个重要研究课题.为深入进行人物关系识别任务在中文方面的研究,提出了基于多元特征的分块人物关系识别系统,设计了较为完备的特征池,包括词袋特征、相关频率特征、依存树(DT)特征、命名实体识别(NER)特征等,为不同的关系从特征池中选择效果最佳的特征集合,并实验了多种基于有监督的机器学习分类算法.本系统在2015年中国机器学习会议竞赛(CCML Competition)举办的两个任务(Task1是从单个新闻标题中判定给定人物的关系;Task2是从多个新闻标题中判定人物的关系)的数据集上分别取得了75.68%和76.58%的MacroF1值,均位列参赛成绩的第一名.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于多元特征的分块人物关系识别系统
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 人物关系识别 信息抽取 特征选择 分类算法 特征抽取
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 751-757
页数 7页 分类号 TP181
字数 8175字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.751
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张志华 华东师范大学计算机科学技术系 1 2 1.0 1.0
2 王建祥 华东师范大学计算机科学技术系 1 2 1.0 1.0
3 田俊峰 华东师范大学计算机科学技术系 1 2 1.0 1.0
4 吴国顺 华东师范大学计算机科学技术系 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人物关系识别
信息抽取
特征选择
分类算法
特征抽取
研究起点
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研究分支
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