| 一种面向海量中文文本的典型类属关系识别方法 |
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| 引用本文： | 刘琦,肖仰华,汪卫. 一种面向海量中文文本的典型类属关系识别方法[J]. 计算机工程, 2015, 0(2): 26-30 |
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| 作者姓名： | 刘琦 肖仰华 汪卫 |
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| 作者单位： | 复旦大学计算机科学技术学院,上海,201203 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61003001 |
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| 摘 要： | 传统基于文本的类属关系自动抽取算法只简单记录关系出现的位置、频次等信息,而忽略了大量上下文信息,不能有效辨识典型类属关系。为此,提出一种面向互联网文本典型类属关系的识别方法。通过提取实体概念的语言学特征和上下文语义特征构成实体特征集,基于朴素贝叶斯分类器,计算任意实体属于不同概念的可能性,从而识别典型类属关系。实验结果证明,与基于频率的识别方法相比,该方法能将典型类属关系的识别准确率提高5%以上。
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| 关 键 词： | 中文知识库 类属关系 关系抽取 典型性 模式识别 朴素贝叶斯 |
A Recognition Approach of Typical Generic Relationship for Massive Chinese Text |
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| LIU Qi,XIAO Yanghua,WANG Wei. A Recognition Approach of Typical Generic Relationship for Massive Chinese Text[J]. Computer Engineering, 2015, 0(2): 26-30 |
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| Authors: | LIU Qi XIAO Yanghua WANG Wei |
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| Affiliation: | LIU Qi;XIAO Yanghua;WANG Wei;School of Computer Science,Fudan University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Chinese knowledge base generic relationship relationship extraction typicality pattern recognition naive Bayesian |
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