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基于三支决策的两阶段实体关系抽取研究
被引量：
4
1
作者
朱艳辉
李飞
+2 位作者
胡骏飞
钱继胜
王天吉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第9期145-150,共6页
实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取,采用softmax多分类函数作为三...
实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取,采用softmax多分类函数作为三支决策概率函数,然后采用KNN分类器对三支决策分类后的中间域样本进行二阶段分类。以ACE2005的语料作为实验数据,将三支决策两阶段分类结果与传统SVM方法分类结果进行比较,实验结果表明,基于三支决策的两阶段实体关系抽取方法取得了很好的分类效果。
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关键词
实体关系抽取
三支决策
支持向量机(SVM)
K最近邻(KNN)
softmax函数
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题名
基于三支决策的两阶段实体关系抽取研究
被引量：
4
1
作者
朱艳辉
李飞
胡骏飞
钱继胜
王天吉
机构
湖南工业大学
计算机学院
湖南工业大学湖南省智能信息感知及处理技术重点实验室
中国人民银行铜陵市中心支行
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第9期145-150,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61402165)
模式识别国家重点实验室开放课题(No.201700009)
+2 种基金
湖南省教育厅重点项目(No.15A049)
湖南工业大学重点项目(No.17ZBLWT001KT006)
湖南省研究生创新基金(No.CX2017B688)
文摘
实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取,采用softmax多分类函数作为三支决策概率函数,然后采用KNN分类器对三支决策分类后的中间域样本进行二阶段分类。以ACE2005的语料作为实验数据,将三支决策两阶段分类结果与传统SVM方法分类结果进行比较,实验结果表明,基于三支决策的两阶段实体关系抽取方法取得了很好的分类效果。
关键词
实体关系抽取
三支决策
支持向量机(SVM)
K最近邻(KNN)
softmax函数
Keywords
entity relation extraction
three-way decisions
Support Vector Machine(SVM)
K-Nearest Neighbor(KNN)
softmax function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于三支决策的两阶段实体关系抽取研究
朱艳辉
李飞
胡骏飞
钱继胜
王天吉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
4
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