结合全局特征的命名实体属性值抽取

发布时间：2017-12-01 19:32

  本文关键词：结合全局特征的命名实体属性值抽取

  更多相关文章： 实体属性 属性值抽取 命名实体 全局特征 平均感知机

【摘要】：关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性值抽取的全局特征,用局部特征以外的有价值信息提高抽取效果.据此,提出结合全局特征的感知机学习算法,该算法能够方便地融合文本全局特征,并将全局特征和局部特征统一结合到模型学习过程中,使模型具有更好的特征表示能力.实验结果表明,所提出方法的整体抽取效果高于仅使用局部特征的CRF模型和平均感知机模型.该方法适用于开放领域的属性值获取,具有较好的泛化能力.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室;中国科学院大学;国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316303;2014CB340401) 国家自然科学基金重点项目(61232010) 国家科技支撑计划基金项目(2012BAH39B02)~~
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： This work was supported by the National Basic Research Program of China(973Program)(2012CB316303,2014CB340401),theKey Program of the National Natural Science Foundation of China(61232010),and the National Key Technology Research andDevelopment Program of

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本文编号：1242214