中文文本中实体数值型关系无监督抽取方法

发布时间：2017-06-25 17:19

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【摘要】：中文实体间的数值型关系抽取有着广泛的应用前景,目前常用的实体关系抽取一般采用有监督抽取方法,且多用于短文本和简单句,并不适合处理海量复杂句.针对来自于网络的大量复杂文本,本文提出了一种中文实体数值型关系的无监督抽取方法.在中文分词、词性标注等自然语言处理结果的基础上,首先经过句式分析并采用选择树算法构建候选集,接着利用Jaro-Winkler距离进行候选集筛选,最后抽取得到数值型三元组关系.本文在钢铁、船舶、房地产3个行业的数据上进行了实验,结果表明,该方法抽取中文实体数值型关系是有效的.
【作者单位】： 武汉科技大学计算机科学与技术学院;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;武汉科技大学管理学院;
【关键词】： 实体关系抽取 无监督 数值型三元组 信息抽取
【基金】：国家社会科学基金重大项目(11&ZD189) 湖北省自然科学基金面上项目(2015CFB564) 湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目(B2016010)资助
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言随着互联网信息爆炸式增长,人们迫切需要从海量数据中获取有价值的信息.传统行业在应对当前的市场环境时,更需要拥抱互联网,需要从互联网信息中分析当前行业市场发展前景.互联网上的大量信息都是非结构化的电子文本,如新闻、博客、政府文件等,这些文本中含有大量的数值信

【参考文献】

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本文编号：482969