基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
实体关系抽取是指从无结构的自然语言文本中抽取实体之间的语义关系,并以结构化的形式表示出来.传统的实体关系抽取方法只注重一种特定类型的数据源,并需要标注大量的训练数据来训练抽取模型,=人工成本高.因此提出了一种综合多种数据源,并结合规则推理引擎的实体关系抽取方法,准确地说就是综合结构化和非结构化两种数据源,在结构化数据提供少量种子的情况下用规则推理引擎推理出更多的实体关系.然后使用远程监督学习方法从无结构的文本中抽取实体关系,通过多次迭代获得最终的实体关系.实验结果证明了该方法的有效性.
推荐文章
基于特征选择的实体关系抽取
关系抽取
特征选择
信息增益
期望交叉熵
x2统计
基于循环卷积神经网络的实体关系抽取方法研究
GRU
循环卷积神经网络
注意力机制
关系抽取
融合语句-实体特征与Bert的中文实体关系抽取模型
自然语言处理
关系抽取
深度学习
BERT
Transformer
基于多通道卷积神经网的实体关系抽取
关系抽取
卷积神经网
深度学习
多通道
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于规则推理引擎的实体关系抽取研究
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 关系抽取 关系推理 远程监督 规则推理引擎
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 1310-1319
页数 10页 分类号 TP391
字数 6910字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1509086
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 阮彤 华东理工大学信息科学与工程学院 37 200 7.0 12.0
2 王昊奋 华东理工大学信息科学与工程学院 6 86 3.0 6.0
3 薛丽娟 华东理工大学信息科学与工程学院 1 5 1.0 1.0
4 席梦隆 华东理工大学信息科学与工程学院 1 5 1.0 1.0
5 王梦婕 华东理工大学信息科学与工程学院 2 13 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (18)
二级引证文献  (2)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
关系抽取
关系推理
远程监督
规则推理引擎
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
论文1v1指导