基于句法语义特征的中文实体关系抽取

被引：50

作者：

郭喜跃 ^{[1
,2
]}

何婷婷 ^{[3
]}

胡小华 ^{[3
]}

陈前军 ^{[1
,4
]}

机构：

[1] 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心

[2] 兴义民族师范学院信息技术学院

[3] 华中师范大学计算机学院

[4] 湖北大学信息与网络中心

来源：

中文信息学报 | 2014年 / 28卷 / 06期

关键词：

句法特征; 语义特征; 实体关系抽取; SVM;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

实体关系抽取的核心问题是实体关系特征的选择。以往的研究通常都以词法特征、实体原始特征等来刻画实体关系,其抽取效果已难再提高。在传统方法的基础上,该文提出一种基于句法特征、语义特征的实体关系抽取方法,融入了依存句法关系、核心谓词、语义角色标注等特征,选择SVM作为机器学习的实现途径,以真实新闻文本作为语料进行实验。实验结果表明该方法的F1值有明显提升。

引用

页码：183 / 189

页数：7

共 12 条

[1] 基于凸组合核函数的中文领域实体关系抽取 [J].