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摘要:
传统的监督学习方法需要标注一定规模的领域内语料库,限制了其领域适应性.为此,提出一种从中文维基百科条目中自动构建中文嵌套命名实体识别语料库的方法.对中文维基百科的条目进行实体分类,利用实体条目构造实体的嵌套结构,从而自动生成大规模的中文嵌套命名实体识别语料库.在手工标注嵌套命名实体识别语料库上的实验结果表明,自动构建的语料库具有规模较大、领域广的特点,且能够适应宽泛领域上的中文嵌套命名实体识别任务.
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文献信息
篇名 基于维基百科的中文嵌套命名实体识别语料库自动构建
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 嵌套命名实体识别 信息抽取 维基百科 语料库 条件随机场
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 体系结构与软件技术
研究方向 页码范围 76-82
页数 7页 分类号 TP311
字数 8449字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0048667
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 钱龙华 苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室 45 312 9.0 16.0
2 周国栋 苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室 138 1425 22.0 32.0
3 何云琪 苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室 5 5 2.0 2.0
4 李雁群 苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室 3 5 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
嵌套命名实体识别
信息抽取
维基百科
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条件随机场
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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
论文1v1指导