基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究

苏丰龙; 谢庆华; 邱继远; 岳振军

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基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究

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属性词的聚类是领域实体属性抽取中的一个重要步骤。在未知领域和大量文本中,人工标注寻找十分困难。本文将一种基于深度学习框架的词语嵌入表示方法 (Word Embedding)引入到领域实体属性词聚类研究中,在无监督条件下解决大规模语料、领域实体属性词表人工参与构建代价较高的问题,并进行了适当的扩展,取得了较好的效果,可以为信息抽取等后续高级任务提供较好服务。

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来源
《网络安全与数据治理》 |2016年第1期|53-55|共4页
作者
苏丰龙; 谢庆华; 邱继远; 岳振军;
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作者单位

解放军理工大学通信工程学院;

解放军理工大学国防工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
词向量; 深度学习; 词语聚类; 属性抽取;

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