文献类型：期刊文章

作　　者：庄成龙[1,2] 钱龙华[1,2] 周国栋[1,2]

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006 [2]江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：国家863高技术研究发展计划资助项目(2006AA01Z147);国家自然科学基金资助项目(60673041)

年　　份：2009

卷　　号：23

期　　号：1

起止页码：3-8

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能。该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的语义信息,然后对树进行裁剪,去掉修饰语冗余和并列冗余信息,并扩充所有格结构,最后生成实体语义关系实例。在ACE RDC 2004基准语料上进行的关系检测和7个关系大类抽取的实验表明,该方法在较大程度上提高了实体语义关系识别和分类的效果,F值分别达到了79.1%和71.9%。

关 键 词：计算机应用 中文信息处理 实体关系抽取 树核函数 语义信息

分 类 号：TP391]