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- [3] Interpolation of n-gram and mutual-information based trigger pair language models for Mandarin speech recognition[J]. COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE, 1999, 13 (02) : 125 - 141Zhou, GDLua, KT
实体关系识别中长距离依赖问题的研究
被引：2
作者：
朱鸿宇
刘瑰
陈左宁
唐福华
机构：
[1] 江南计算技术研究所
来源：
关键词：
实体关系识别;
长距离依赖;
全连通随机场;
相似度计算;
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：
实体关系识别是信息抽取中的关键步骤,传统的词袋模型受到长距离依赖问题的影响,在处理实体关系识别过程中的性能不佳.条件随机场具有灵活的特征表达能力,因此非常适合表示复杂的语言现象.但传统的Linear-Chain CRF仍然不能表示长距离依赖问题,而Skip-Chain CRF仅考虑了相同词的长距离依赖问题,并且由于计算过于复杂,因此很难进行扩展.本文提出了一种新型的全连通随机场模型,使用词的相似度来建立依赖关系和使用词的互信息来删除依赖关系,同时改进了词的相似度计算公式,使其能够表示距离依赖关系,从而在解决长距离语言约束问题上克服了以往统计学习模型的缺陷,并在计算强度上与Linear-Chain CRF大致相当,在实体关系识别中的性能超过了目前的Linear-Chain CRF和Skip-Chain CRF.
引用
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页数：4
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