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结合实体词与句子语义的地理实体关系抽取
被引量:
6
1
作者
王海波
王姬卜
+2 位作者
黄宗财
牛永勇
吴升
《测绘科学技术学报》
CSCD
北大核心
2018年第6期633-636,642,共5页
地理实体关系抽取是地理知识获取的重要组成部分。规则制定的繁琐和难以发现的隐式关系表达,使得现有规则匹配与机器学习的方法不能有效解决地理实体关系抽取中存在的中文文本语法结构复杂且地理实体关系显式与隐式表达并存的问题。因此...
地理实体关系抽取是地理知识获取的重要组成部分。规则制定的繁琐和难以发现的隐式关系表达,使得现有规则匹配与机器学习的方法不能有效解决地理实体关系抽取中存在的中文文本语法结构复杂且地理实体关系显式与隐式表达并存的问题。因此,根据上下文反映显式或隐式地理实体关系的特征,提出利用实体词向量和句子语义向量从文本中抽取地理实体关系的方法。实验表明,利用该方法从网络文本中获取显式和隐式表达的地理实体关系具有较好的效果,在测试集中准确率和召回率可以达到75.2%和79.2%。本研究为构建地理知识图谱、地理信息检索以及地理本体学习提供方法支持。
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关键词
空间数据挖掘
网络文本
地理实体关系
长短时记忆网络
词向量
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职称材料
题名
结合实体词与句子语义的地理实体关系抽取
被引量:
6
1
作者
王海波
王姬卜
黄宗财
牛永勇
吴升
机构
湖北工业大学经济与管理学院
武汉智丽丰信息科技有限公司
福州大学福建省空间
信息
工程研究中心
出处
《测绘科学技术学报》
CSCD
北大核心
2018年第6期633-636,642,共5页
基金
3551光谷人才计划
国家重点研发计划项目(2017YFB0503500)
+1 种基金
湖北省教育厅人文社会科学研究项目(17Q071)
数字福建建设项目(闽发改网数字函[2016]23号)
文摘
地理实体关系抽取是地理知识获取的重要组成部分。规则制定的繁琐和难以发现的隐式关系表达,使得现有规则匹配与机器学习的方法不能有效解决地理实体关系抽取中存在的中文文本语法结构复杂且地理实体关系显式与隐式表达并存的问题。因此,根据上下文反映显式或隐式地理实体关系的特征,提出利用实体词向量和句子语义向量从文本中抽取地理实体关系的方法。实验表明,利用该方法从网络文本中获取显式和隐式表达的地理实体关系具有较好的效果,在测试集中准确率和召回率可以达到75.2%和79.2%。本研究为构建地理知识图谱、地理信息检索以及地理本体学习提供方法支持。
关键词
空间数据挖掘
网络文本
地理实体关系
长短时记忆网络
词向量
Keywords
spatial data mining
web texts
geographical entity relationship
LSTM
word vector
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合实体词与句子语义的地理实体关系抽取
王海波
王姬卜
黄宗财
牛永勇
吴升
《测绘科学技术学报》
CSCD
北大核心
2018
6
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职称材料
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