發(fā)布時間：2018-01-07 14:31

  本文關鍵詞：基于雙模型投票的人物關系抽取研究　出處：《計算機應用研究》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 關系抽取 最大熵模型 支持向量機 投票

【摘要】：網頁標題具有簡潔、信息量大的特點,而且其中蘊涵了豐富、動態(tài)、復雜的人物關系。主要針對網頁標題文本中的人物關系抽取進行研究,提出一種雙模型投票的機器學習方法。針對19種關系類型分別進行特征抽取和選擇;使用兩種統(tǒng)計模型——最大熵和支持向量機分別進行模型訓練;對于每種關系類型利用模型投票的方法,即選擇訓練集中得到性能較好的模型作為該類的模型,最后使用訓練好的模型對測試集進行測試。結果顯示,該方法對于人物關系抽取任務取得了總體F1值為67.64%的性能。
[Abstract]:The title of a web page has the characteristics of simplicity and large amount of information, and it contains rich, dynamic and complex character relationships. This paper mainly focuses on the extraction of the relationship between people in the text of the title of the page. A two-model voting machine learning method is proposed, in which the feature extraction and selection are carried out for 19 relation types. Two statistical models, maximum entropy and support vector machine, are used for model training. For each relationship type, the model voting method is used, that is, the model with better performance is selected as the model of the training set. Finally, the trained model is used to test the test set. The result shows. This method achieves a total F1 value of 67.64% for the human relationship extraction task.
【作者單位】： 內蒙古師范大學計算機與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61562068) 內蒙古師范大學“十百千”人才培養(yǎng)工程資助項目;內蒙古師范大學引進人才科研啟動經費資助項目(2014YJRC036);內蒙古師范大學校級基金資助項目(2015YBXM002) 內蒙古民委蒙古文信息化專項扶持子項目(MW-2014-MGYWXXH-01) 內蒙古自然科學基金資助項目(2013MS0912,2013MS0913,2014MS0617,2015MS0629) 內蒙古自治區(qū)高等學�？茖W研究資助項目(NJZY028)
【分類號】：TP391.1;TP181
【正文快照】： 0引言伴隨著互聯(lián)網大數(shù)據(jù)的日益增長,如何從大數(shù)據(jù)中挖掘人們需要的有用信息成為科研人員關注的主要問題。而分散在海量數(shù)據(jù)中的人物與人物之間的關系(也稱為實體關系)是其中一類非常有用的信息,它在機器翻譯、信息檢索、自動問答等領域具有重要的價值。實體關系抽取是從自由

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本文編號：1392967