命名实体关系抽取算法的改进

现有命名实体关系抽取算法没有考虑关系特征序列的模式差异。针对该不足,提出一种改进的命名实体关系抽取算法。在语料库中识别出所有命名实体,利用最短依存路径以及与实体本身关系密切的词对实体关系特征进行提取,基于核函数计算关系特征序列的相似度,输出候选命名实体关系对及其关系。实验结果表明,改进算法具有较好的查全率与查准率,其调和平均值可达78%。

基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取

根据中文命名实体关系抽取的特点,从中文的形态学、语法及语义等几个方面选取特征并构建特征向量,然后将符合特定实体关系模板的候选命名实体对抽取出来并分为正反例。利用正反例样本对支持向量机(SVM)抽取器进行训练,以此来判断候选命名实体对的关系类型。实验证明,本方法能够有效提高中文命名实体关系抽取的准确率。