实体关系自动抽取

实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow 和支持向量机(SVM) ,在2004 年ACE(Automatic Content Extraction) 评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选择,当选择每个实体的左右两个词为特征时,达到最好的抽取效果,Winnow和SVM算法的加权平均F-Score 分别为73108 %和73127 %。可见在使用相同的特征集,不同的学习算法进行实体关系的识别时,最终性能差别不大。因此使用自动的方法进行实体关系抽取时,应当集中精力寻找好的特征。