基于支持向量机的人物属性抽取

来源 :第二届中国分类技术及应用学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liuqin1225

【摘要】

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研究了如何使用机器学习方法和语义资源实现有效的人物属性抽取.人物属性抽取是指从自由文本中提取出人的属性信息,如性别、职务信息等.如果把描述人属性的词也看做是实体,则

【作者】

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叶正林鸿飞苏绥刘菁菁

【机构】

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大连理工大学计算机科学与工程系,大连,116024

【出处】

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第二届中国分类技术及应用学术会议

【发表日期】

：

2007年5期

【关键词】

：

人物属性抽取支持向量机语义资源机器学习

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研究了如何使用机器学习方法和语义资源实现有效的人物属性抽取.人物属性抽取是指从自由文本中提取出人的属性信息,如性别、职务信息等.如果把描述人属性的词也看做是实体,则可以把人物属性抽取看作是实体关系抽取的具体应用.使用<知网>提取描述人属性的词作为触发词,这样就可以把触发词和人名间的描述关系转化为一分类问题.当选取触发词和人名左、中、右的3个词的词义和词性作为特征,使用支持向量机进行判别时达到最好抽取效果.

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