【摘要】：為了探索從外部詞典提取的實體詞語義信息在中文實體關(guān)系抽取上的作用,提出了知網(wǎng)語義樹和《同義詞詞林》編碼樹兩種新特征,并連同已有的最短路徑依存樹、知網(wǎng)第一基本義原、《同義詞詞林》編碼、實體大類和實體小類特征一起探究了其對抽取性能的影響。實驗數(shù)據(jù)表明,作為單一特征時,提出的兩種新特征性能雖然不如實體大類和實體小類特征,但是比最短路徑依存樹、知網(wǎng)第一基本義原、《同義詞詞林》編碼好;作為組合特征時,最短路徑依存樹和兩種新特征的組合特征取得了最好的性能。由此可以得出結(jié)論,從非語料中獲取的最短路徑依存樹、知網(wǎng)語義樹和《同義詞詞林》編碼樹特征可以代替從語料中獲取的實體大類和實體小類特征,可以用于下一步開放域的關(guān)系抽取。
[Abstract]:In order to explore the role of the semantic information of entity words extracted from external dictionaries in the extraction of Chinese entity relations, two new features, the semantic tree of knowledge web and the coding tree of synonym forest, are proposed, together with the existing shortest path dependency tree. The first basic semantic source, synonym forest coding, entity large class and entity subclass feature are studied together to study its influence on extraction performance. Experimental data show that, as a single feature, the performance of the proposed two new features is not as good as that of the entity class and the entity subclass, but it is better than the shortest path dependency tree, the first basic semantic element of the network, and the encoding of the synonym forest. As a combination feature, the shortest path dependency tree and the combined features of two new features achieve the best performance. It can be concluded that the features of the shortest path dependency tree, the semantic tree of the known web and the coding tree of the synonym forest obtained from the non-corpus can replace the features of the large and small classes of entities obtained from the corpus. It can be used for the next open domain relational extraction.
【作者單位】： 太原理工大學計算機科學與技術(shù)學院;武漢大學軟件工程國家重點實驗室;
【基金】：武漢大學軟件工程國家重點實驗室開放課題(SKLSE2012-09-30) 山西省自然科學基金資助項目(2013011015-2)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2322170