2024年7月25日
星期四
|
欢迎来到滨州市图书馆•公共文化服务平台
登录
|
注册
|
进入后台
[
APP下载]
[
APP下载]
扫一扫,既下载
全民阅读
职业技能
专家智库
参考咨询
您的位置:
专家智库
>
>
徐力
作品数:
1
被引量:6
H指数:1
供职机构:
华东交通大学软件学院
更多>>
发文基金:
教育部人文社会科学研究基金
江西省自然科学基金
国家自然科学基金
更多>>
相关领域:
自动化与计算机技术
更多>>
合作作者
熊李艳
华东交通大学信息工程学院
黄卫春
华东交通大学软件学院
钟茂生
华东交通大学信息工程学院
作品列表
供职机构
相关作者
所获基金
研究领域
题名
作者
机构
关键词
文摘
任意字段
作者
题名
机构
关键词
文摘
任意字段
在结果中检索
文献类型
1篇
中文期刊文章
领域
1篇
自动化与计算...
主题
1篇
信息增益
1篇
语言处理
1篇
自然语言
1篇
自然语言处理
1篇
关系抽取
1篇
WEB
1篇
抽取
机构
1篇
华东交通大学
作者
1篇
钟茂生
1篇
黄卫春
1篇
熊李艳
1篇
徐力
传媒
1篇
计算机应用研...
年份
1篇
2016
共
1
条 记 录,以下是 1-1
全选
清除
导出
排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效排序
基于信息增益的Web人物关系抽取
被引量:6
2016年
针对人物关系抽取中的效率与准确性问题进行了研究,提出一种基于信息增益的轻量级Web人物社会关系提取方法。它通过计算初始关系元组的关系描述词的信息增益值进而确定元组上下文位置并据此创建相应的关系抽取模板,最后利用模板实现了Web的人物关系自动提取。针对中文语义上存在相似性的问题,引入了基于《同义词词林》与基于知网的人物关系描述词扩展方法。对于某一句子内包含多个人物实体且存在多种人物关系的情况,提出了一种基于模板上下文信息增益值模糊匹配的方法来抽取符合特定人物关系的人物实体。实验结果证明该方法的平均准确率为89.92%,平均召回率为84.64%。基于信息增益的Web社交网络人物关系抽取方法能有效地完成实时语料中的关系抽取任务。
黄卫春
徐力
熊李艳
钟茂生
关键词:
关系抽取
信息增益
自然语言处理
全选
清除
导出
共1页
<
1
>
聚类工具
0
执行
隐藏
清空
用户登录
用户反馈
标题:
*标题长度不超过50
邮箱:
*
反馈意见:
反馈意见字数长度不超过255
验证码:
看不清楚?点击换一张