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摘要:
半监督或无监督的事件抽取方法在目前依旧是一个具有挑战性的课题.针对中文本身在表述中存在的固有特点,该文提出一种基于双视图的事件抽取自举学习方法.该方法以少量种子为基础,从文档相关度与语义相似度两个视图出发,进行交互过滤筛选,不断抽取新的有效事件模板,为事件抽取服务.在ACE2005中文语料上的测试表明,和现有方法相比,该方法可以有效地提高中文信息事件抽取系统的性能.
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句向量
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 一个半监督的中文事件抽取方法
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 事件抽取 自举 文档相关度 语义相似度
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 信息抽取与文本挖掘
研究方向 页码范围 168-174
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
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 朱巧明 261 2058 25.0 31.0
2 李培峰 138 995 16.0 24.0
3 徐霞 7 29 4.0 5.0
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  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
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)
研究主题发展历程
节点文献
事件抽取
自举
文档相关度
语义相似度
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
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导