【摘 要】
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远监督关系抽取算法能够自动将关系库中的关系与无标注的文本对齐,以进行文本中的关系抽取。目前提出的远监督关系抽取算法中,大多数是基于特征的。然而,此类算法在将实例转
【机 构】
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中国石油大学（北京）计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金（61402532）
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远监督关系抽取算法能够自动将关系库中的关系与无标注的文本对齐,以进行文本中的关系抽取。目前提出的远监督关系抽取算法中,大多数是基于特征的。然而,此类算法在将实例转换为特征时,经常会出现关键信息不突出、数据集线性不可分等问题,影响关系抽取的效果。该文提出了一种基于模式的远监督关系抽取算法,其中引入了基于模式的向量,并使用了基于核的机器学习算法来克服上述问题。实验结果表明,该文提出的基于模式的远监督关系抽取算法,能够有效地提升远监督关系抽取的准确率。
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