特定领域概念属性关系抽取方法研究

• 作者: 姜喜秋 王旭阳
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关系抽取 关系三元组 Adaboost迭代算法 协同训练
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 430-437
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6350字
• 语种: 中文

摘要

针对互联网中开放式中文文本关系难以抽取的问题,提出一个新的关系抽取方法.为缓解关系三元组抽取较难的问题,给出一个新的基于属性和概念实例的关系三元组构造方法,抽取的大量概念实例关系三元组中不仅包含大量显式关系三元组,还包含部分隐式关系三元组.在此基础上,针对关系三元组含有噪声和错误的问题,使用基于Adaboost迭代算法的协同训练方法对关系抽取模型进行优化.以大学类别领域百科条目真实文本为实验数据进行实验的结果表明,与同类关系抽取方法对比,该方法在召回率和F值上能取得较好的抽取性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王旭阳	兰州理工大学计算机与通信学院	29	123	7.0	9.0
2	姜喜秋	兰州理工大学计算机与通信学院	3	10	2.0	3.0