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基于支撑向量机的人物关系抽取

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互联网逐步的渗透在人们的社会生活中,人们试图通过网络扩展交往的范围,寻找自己感兴趣的人并与之取得联系。本文定义了8种人物关系,通过分类的方法实现了自由文本中人物关系的自动抽取.在特征词的选取上,根据抽取对象自身的特点提出了人物主体上下文、人物主体上下文词性、人物分组数与核心特征词四种选择方法,其中核心特征词是结合bootstrapping算法选取的。实验结果表明：分类的方法适合人物关系的抽取,人物分组与核心特征词的选择有利于实验结果的提高。

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来源
《第七届中文信息处理国际会议》|2007年|335-341|共7页
会议地点武汉
作者
韩冰; 林鸿飞;
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作者单位

中国中文信息学会;

武汉大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;
关键词
人物关系; 信息抽取; 特征选取; bootstrapping算法; 支撑向量机; 核心特征词;

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