【摘 要】
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为了克服文本标题的人物关系抽取中非人物实体的干扰、关系特征词的选取以及标题中多人物实体对目标实体的关系判定的影响,提出基于决策树的人物实体判别、基于最小集合覆盖
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项基金资助项目(XDA06030200)~~
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为了克服文本标题的人物关系抽取中非人物实体的干扰、关系特征词的选取以及标题中多人物实体对目标实体的关系判定的影响,提出基于决策树的人物实体判别、基于最小集合覆盖的关系特征词生成以及基于三层句式规则统计方法。首先,针对中国机器学习会议（CCML）竞赛中人物关系属性文件中对人物的描述,提取18种特征,采用C4.5分类器,获得了98.2%的查全率和92.6%的查准率,其结果作为下一步人物关系判定的条件;其次,为了保证特征词集合的规模维持在合适的水平,采用了基于最小集合覆盖的特征词覆盖的算法,结果表明,随着特征词
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