基于词共现图的属性知识库迭代自增式扩展算法

属性知识库扩展研究中已有的开放式信息抽取方法都十分依赖深度句法分析或有效的词典规则,在短文本处理上效果较差,召回率较低.文中提出基于词共现图的属性知识库迭代自增式扩展算法,利用属性与属性值的共现关系扩展知识库,并设计基于图的社区发现算法,找出社区的核心节点.最后,设计基于卷积神经网络的模型对抽取结果进行去噪.在两个真实数据集上的实验表明,文中方法在抽取质量上优于现有方法.