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基于机器学习的实体关系抽取方法研究

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实体关系抽取技术可以从非结构化的文本数据中提取出命名实体间的语义关系.基于机器学习的关系抽取方法是现今的主流方法,但随着文本数据的爆炸式增长,传统的提取方法面临着巨大的挑战.文章结合当前的研究进展,分析和比较了有监督、弱监督、无监督三类方法的原理和代表性算法,总结了各类方法的特性并对关系抽取的发展趋势进行了展望.

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来源
《第十六届全国科学计算与信息化会议暨科研大数据论坛》|2013年|184-192|共9页
会议地点大连
作者
Liu Fangchi; 刘方驰; Zhong Zhinong; 钟志农; 雷霖; 吴烨;
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作者单位

中国核学会;

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
机器学习; 实体关系抽取技术; 文本数据; 监督模式;

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