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基于弱监督学习的中文网络百科关系抽取
引用本文:贾真,何大可,杨燕,杨宇飞,冶忠林.基于弱监督学习的中文网络百科关系抽取[J].智能系统学报,2015(1):113-119.
作者姓名:贾真  何大可  杨燕  杨宇飞  冶忠林
作者单位:西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都,610031
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61170111,61134002,61202043,61262058).
摘    要:实体关系抽取在信息检索、自动问答、本体学习等领域都具有重要作用。提出了基于弱监督学习的关系抽取框架。首先利用知识库中已有结构化的关系三元组,从自然语言文本中自动获取训练语料;针对训练语料数量较少导致特征不足的问题,采用基于朴素贝叶斯的句子分类器和基于自扩展的训练方法,从未标注数据中获取更多的训练语料;然后利用条件随机场模型训练关系抽取器。实验结果表明所提方法的有效性,有现有方法相比,文中方法获得较高的准确率。

关 键 词:知识获取  信息抽取  关系抽取  弱监督学习  自扩展  中文网络百科  条件随机场  朴素贝叶斯

Relation extraction from Chinese online encyclopedia based on weakly supervised learnin
JIA Zhen,HE Dake,YANG Yan,YANG Yufei,YE Zhonglin.Relation extraction from Chinese online encyclopedia based on weakly supervised learnin[J].CAAL Transactions on Intelligent Systems,2015(1):113-119.
Authors:JIA Zhen  HE Dake  YANG Yan  YANG Yufei  YE Zhonglin
Affiliation:JIA Zhen;HE Dake;YANG Yan;YANG Yufei;YE Zhonglin;School of Information and Science Technology,Southwest Jiaotong University;
Abstract:
Keywords:knowledge acquisition  information extraction  relation extraction  weakly supervised learning  boot-strapping  Chinese online encyclopedia  conditional random fields  naive Bayes
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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