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题名基于弱监督学习的中文网络百科关系抽取
被引量：7
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作者
贾真
何大可
杨燕
杨宇飞
冶忠林
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期113-119,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61170111
61134002
+1 种基金
61202043
61262058)
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文摘
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。
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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
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Keywords
knowledge acquisition
information extraction
relation extraction
weakly supervised learning
bootstrapping
Chinese online encyclopedia
conditional random fields
naive Bayes
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向中文网络百科的语义知识库构建
被引量：5
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作者
刘剑
许洪波
唐慧丰
贾岩涛
程学旗
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机构
中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室
中国科学院大学
解放军外国语学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期542-548,共7页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB329602)
高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA011003)
+1 种基金
国家自然科学基金重点项目(61232010)
国家自然科学基金青年项目(61402442)
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文摘
传统的语义知识库构建耗费了大量的人力物力,而且知识难以做到及时的更新。针对这些不足,以语义本体和超图理论为基础,提出了新的语义表达模型:动态知识网络,并且阐述了该模型的理论基础和组成要素。在模型的指导下,面向中文360百科,研究了语义知识的抽取方法和存储结构,半自动构建了中文语义知识库,为面向语义的中文信息处理提供知识支持。
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关键词
中文网络百科
语义知识库
超图
本体
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Keywords
Chinese online encyclopedia
semantic knowledge base
hypergraph
ontology
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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