基于模板的中文上下位关系抽取方法

• 作者: 章岳 黄赛豪 陆凯华 李正华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 上下位关系 词法模板 依存句法模板
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 126-134
• 页数: 9页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.019

摘要

基于模板的上下位关系抽取是上下位关系自动获取的重要方法.目前学术界通常采用两类模板,但目前中文上下位关系抽取研究尚缺乏对这两类模板的客观比较.针对这一问题,提出基于大规模语料的匹配抽取和高质量人工标注,以实现对两类模板的优劣进行客观对比和评价,为上下位关系自动获取提供坚实基础.对于四种主流的上下位相关句型,在3800万句中文语料上进行匹配抽取,并人工标注2800个随机抽取的上下位候选词对.实验结果表明,依存句法模板的准确度比词法模板高出9.07百分点,而召回度则略低了0.32百分点.