Current Location:home > Detailed Browse

Article Detail

融合词嵌入表示特征的实体关系抽取方法 研究*

Abstracts

【目的】为解决已有方法中单词特征表示不具有语义信息这一问题, 对词嵌入表示特征在关系抽取中的作 用进行探讨。【方法】考虑词嵌入表示级别、词汇级别和语法级别三种类型特征, 利用朴素贝叶斯模型、决策树 模型和随机森林模型进行对比实验, 并选出代表全部特征的有效特征子集。【结果】使用全部特征时, 决策树算 法的准确率达到0.48, 关系抽取效果最佳, Member-Collection( E2 , E1 )类型关系的 F1 值达到0.70, 特征排序结果表 明依存关系有助于关系抽取。【局限】对小样本量和情况复杂的关系类型识别效果有待提高, 以及词向量训练及 方法的相关参数需要进一步优化。【结论】实验证明选取的三种类型特征的有效性, 词嵌入表示级别特征在实体 关系抽取问题中可以发挥重要作用。
Download Comment From cooperative journals:《数据分析与知识发现》 Hits:4090 Downloads:1896
Recommended references: 张 琴,郭红梅,张智雄.(2017).融合词嵌入表示特征的实体关系抽取方法 研究*.数据分析与知识发现.[ChinaXiv:201712.01374] (Click&Copy)
Version History
[V1] 2017-12-05 13:51:27 chinaXiv:201712.01374V1 Download
Related Paper

Download

Current Browse

Change Subject Browse

Cross Subject Browse

  • - NO