【摘 要】
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为提高中文开源数据集间属性关系识别的准确率,提出一种数据驱动的细粒度对齐方法,综合利用属性的扩展、定义域等对属性间的同义、包含、相关等关系进行统一识别.方法首先利
【机 构】
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中科院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,中国科学院电子学研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2012AA011005）
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为提高中文开源数据集间属性关系识别的准确率,提出一种数据驱动的细粒度对齐方法,综合利用属性的扩展、定义域等对属性间的同义、包含、相关等关系进行统一识别.方法首先利用统计理论确定属性的数据类型,并给出类型感知的属性相似度计算方法.在此基础上,将属性关系识别建模为多分类问题,抽取有效特征对不同关系进行描述并用于随机森林模型的构建.实验结果表明,该方法中属性数据类型判别的准确率达94.6%,最终对同义、包含、相关关系识别的F1值分别为71.3%,57.3%及59.9%.相比只关注同义属性的传统方法,细粒度属性对
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