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基于远程监督的多因子人物关系抽取模型
被引量:
10
1
作者
黄杨琛
贾焰
+3 位作者
甘亮
徐菁
黄九鸣
赫中翮
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期103-112,共10页
针对远程监督的基本假设过强容易引入噪声数据的问题,提出了一种可以对远程监督自动生成的训练数据去噪的人物实体关系抽取模型。在训练数据生成阶段,通过多示例学习的思想和基于TF-IDF的关系指示词发现的方法对远程监督产生的数据进行...
针对远程监督的基本假设过强容易引入噪声数据的问题,提出了一种可以对远程监督自动生成的训练数据去噪的人物实体关系抽取模型。在训练数据生成阶段,通过多示例学习的思想和基于TF-IDF的关系指示词发现的方法对远程监督产生的数据进行去噪处理,使训练数据达到人工标注质量。在模型分类器中,提出采用词法特征和句法特征相结合的多因子特征作为关系特征向量用于分类器的学习。在大规模真实数据集上的实验结果表明,所提模型结果优于同类型的关系抽取方法。
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关键词
关系抽取
人物关系
远程监督
机器学习
自然语言处理
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职称材料
题名
基于远程监督的多因子人物关系抽取模型
被引量:
10
1
作者
黄杨琛
贾焰
甘亮
徐菁
黄九鸣
赫中翮
机构
国防
科技
大学计算机学院
湖南星汉数智科技有限公司知识图谱研发部
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期103-112,共10页
基金
国家重点研究发展计划基金资助项目(No.2016QY03D0601
No.2016QY03D0603)
+1 种基金
国家自然科学基金资助项目(No.61502517)
湖南省重点研发计划基金资助项目(No.2018GK2056)~~
文摘
针对远程监督的基本假设过强容易引入噪声数据的问题,提出了一种可以对远程监督自动生成的训练数据去噪的人物实体关系抽取模型。在训练数据生成阶段,通过多示例学习的思想和基于TF-IDF的关系指示词发现的方法对远程监督产生的数据进行去噪处理,使训练数据达到人工标注质量。在模型分类器中,提出采用词法特征和句法特征相结合的多因子特征作为关系特征向量用于分类器的学习。在大规模真实数据集上的实验结果表明,所提模型结果优于同类型的关系抽取方法。
关键词
关系抽取
人物关系
远程监督
机器学习
自然语言处理
Keywords
relation extraction
person entity relation
distant supervision
machine learning
natural language processing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于远程监督的多因子人物关系抽取模型
黄杨琛
贾焰
甘亮
徐菁
黄九鸣
赫中翮
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
10
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参考文献
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