【摘 要】
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人物属性是指姓名、性别、工作单位等基本个人信息,人物属性槽填充是指从自由文本中提取给定人物的属性信息,并填充到对应的属性槽中。人物属性槽填充从自由文本中获得人物的
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人物属性是指姓名、性别、工作单位等基本个人信息,人物属性槽填充是指从自由文本中提取给定人物的属性信息,并填充到对应的属性槽中。人物属性槽填充从自由文本中获得人物的结构化信息,是一种重要的基础性信息抽取任务,对于进行人名消岐、事件追踪以及构建知识图谱等任务具有重要的价值。本文研究基于中文自由文本的人物属性槽填充,探索了多种针对不同情况的人物属性抽取方法,并基于此构建人物属性挖掘系统。具体包含以下几个方面的工作:(1)实现了一种基于Bootstrapping的中文人物属性槽填充算法,该方法基于少量人工规则,通过迭代自动生成大量的属性抽取规则,最后使用生成的规则提取并填充对应属性的属性槽。(2)实现了一种基于依存关系树的半监督属性槽填充算法,该方法通过依存关系树获取人物、属性候选词与触发词的关系,通过发掘属性触发词获得人物属性。实验结果表明,该方法在所有属性槽上的槽填充评估F1值均达到85%以上。(3)分别实现了基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型以及卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型的中文人物属性槽填充算法,分析对比了这些监督模型与上述半监督模型在人物属性槽填充任务上的优劣。(4)基于上述模型,实现了一个中文人物属性挖掘系统。
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