融合词嵌入表示特征的实体关系抽取方法研究

张琴; 郭红梅; 张智雄

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融合词嵌入表示特征的实体关系抽取方法研究

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摘要

【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。

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来源
《现代图书情报技术》 |2017年第9期|8-15|共8页
作者
张琴; 郭红梅; 张智雄;
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作者单位

1. 中国科学院文献情报中心 2. 中国科学院大学 3. 中国科学院武汉文献情报中心;

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正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
关系抽取; 词嵌入表示; Word2Vec;

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