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基于信息增益的Web人物关系抽取  
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【英文篇名】 Information gain-based method of people relationship extraction on Web
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 黄卫春; 徐力; 熊李艳; 钟茂生;
【英文作者】 Huang Weichun; Xu Li; Xiong Liyan; Zhong Maosheng; School of Software; East China Jiaotong University; School of Information Engineering;
【作者单位】 华东交通大学软件学院; 华东交通大学信息工程学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 关系抽取; 信息增益; 模板匹配; 多分类; 自然语言处理;
【英文关键词】 relation extraction; information gain; template matching; multi-classification; natural language processing;
【摘要】 针对人物关系抽取中的效率与准确性问题进行了研究,提出一种基于信息增益的轻量级Web人物社会关系提取方法。它通过计算初始关系元组的关系描述词的信息增益值进而确定元组上下文位置并据此创建相应的关系抽取模板,最后利用模板实现了Web的人物关系自动提取。针对中文语义上存在相似性的问题,引入了基于《同义词词林》与基于知网的人物关系描述词扩展方法。对于某一句子内包含多个人物实体且存在多种人物关系的情况,提出了一种基于模板上下文信息增益值模糊匹配的方法来抽取符合特定人物关系的人物实体。实验结果证明该方法的平均准确率为89.92%,平均召回率为84.64%。基于信息增益的Web社交网络人物关系抽取方法能有效地完成实时语料中的关系抽取任务。
【英文摘要】 For the problem of accuracy and efficiency in the people relationship extraction,this paper presented a lightweight Web people's social relations extraction method based on the information gain. It calculated the information gain of relationship description word in the initial relationship tuple and then located the tuple context. Moreover,it created a corresponding template for the Web automatic relationship extraction. In view of the circumstance of the Chinese semantic similarities,this paper introduced ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61363072); 国家教育部人文社科基金资助项目(11YJC740157); 江西省自然科学基金资助项目(20114BAB201027)
【更新日期】 2016-09-19
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 0引言互联网正在飞速发展,规模正以指数级的速度扩展[1],大量包含二元人物社会关系的信息蕴藏其中,如何从浩瀚的互联网信息海洋中快速提取二元人物的社会关系,是目前基于Web的社交网络研究的重点[2]。对二元人物关系进行自动抽取主要有以下几种方法:基于词典驱动的关系抽取方法

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