【摘 要】
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实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分
【机 构】
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湖南工业大学计算机学院,湖南工业大学湖南省智能信息感知及处理技术重点实验室,中国人民银行铜陵市中心支行
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61402165);模式识别国家重点实验室开放课题(No.201700009);湖南省教育厅重点项目(No.15A049);湖南工业大学重点项目(No.17ZBLWT001KT006);湖南省研究生创新基金(No.CX2017B688)
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实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一,对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取,首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取,采用softmax多分类函数作为三支决策概率函数,然后采用KNN分类器对三支决策分类后的中间域样本进行二阶段分类。以ACE2005的语料作为实验数据,将三支决策两阶段分类结果与传统SVM方法分类结果进行比较,实验结果表明,基于三支决策的两阶段实体关系抽取方法取得了很好的分类效果。
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