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基于COAE2016数据集的中文实体关系抽取算法研究  
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【英文篇名】 Chinese entity relation extraction algorithms based on COAE2016 datasets
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 孙建东; 顾秀森; 李彦; 徐蔚然;
【英文作者】 SUN Jian-dong; GU Xiu-sen; LI Yan; XU Wei-ran; Beijing University of Posts and Telecommunications; Lab of Pattern Recognition and Intelligent System;
【作者单位】 北京邮电大学模式识别与智能系统实验室;
【文献出处】 山东大学学报(理学版) , Journal of Shandong University(Natural Science), 编辑部邮箱 2017年 09期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 关系抽取; 模板匹配; SVM; CNN;
【英文关键词】 feature extraction; pattern match; SVM; CNN;
【摘要】 实体关系抽取是知识图谱技术的重要环节之一。英文实体关系抽取的研究已经比较成熟,相比之下,中文实体关系抽取的发展却并不理想。由于相关语料的匮乏,中文实体关系抽取的发展受到了一定的限制。针对这一问题,COAE2016在任务三中提出了中文实体关系抽取任务。通过分别使用了基于模板、基于SVM与基于CNN的实体关系抽取算法解决了这一问题,并根据其在COAE2016任务三的评测数据集上的效果,对比分析了三种实体关系抽取算法的优缺点。实验证明,基于SVM的算法和基于CNN的算法均在评测数据集上表现出了良好的效果。
【英文摘要】 Entity relation extraction is one of the important procedures of know ledge graph technology. Research on entity relation extraction in English is comparatively developed. By contrast,the development of Chinese entity relation extraction is not ideal,and it is mainly because the lack of corpus. In order to solve this problem,COAE2016 proposes a Chinese entity relation extraction task in task 3. In this paper,w e use three algorithms to solve the problem : a pattern based algorithm,a SVM based algorithm and ...
【基金】 111计划资助项目(B08004); 国家自然科学基金资助项目(61300080,61273217,61671078); 国家教育部博士点基金资助项目(20130005110004)
【更新日期】 2017-10-23
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 0引言近年来,结构化知识图谱(structured knowledgegraph)技术的发展已引起了研究人员的广泛关注。相比于英文中已有的大型知识库,中文知识图谱的发展相对较慢。作为构建知识图谱的基本环节之一,实体关系抽取的重要性不言而喻。然而,由于中文实体关系抽取语料的匮乏,中文实体关

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