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针对基于特征向量的实体关系抽取方法中分类算法分类精度的不足,提出了基于集成学习算法的实体关系抽取方法.该方法将实体特征组合并转化为特征向量,使用集成学习中的ADABoost.MH算法来构造实体关系抽取的分类器,弱分类器采用决策树进行构造,通过提高分类效果好的分类器的权重和分类错误样本权重的方式来提高分类的精度,从而实现实体关系类别的识别.该方法在对《人民日报》语料库的测试中,得到了比较好的效果. 相似文献
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