【摘 要】
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随着互联网时代的来临,人们能从媒体获取的信息越来越多。信息抽取这一学科正是研究如何从海量的文本数据中抽取出关键的信息,因此成为了很多学者关注的课题。本论文所提出的两个工作分别是属于信息抽取的两个分支:开放式信息抽取和命名实体识别。对于开放式信息抽取,本文分别从模型和数据使用上有所创新。在模型上,本文提出了基于短语级别的开放式信息系统并且在与其它系统的比较中取得了最好的成绩。在数据上,本文提出了将置
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随着互联网时代的来临,人们能从媒体获取的信息越来越多。信息抽取这一学科正是研究如何从海量的文本数据中抽取出关键的信息,因此成为了很多学者关注的课题。本论文所提出的两个工作分别是属于信息抽取的两个分支:开放式信息抽取和命名实体识别。对于开放式信息抽取,本文分别从模型和数据使用上有所创新。在模型上,本文提出了基于短语级别的开放式信息系统并且在与其它系统的比较中取得了最好的成绩。在数据上,本文提出了将置信度作为损失函数的系数的做法,成功地从带噪音的训练数据中挖掘出更多信息。此外,本论文还指出了该领域现有的评测集的问题并重新标注了一份新的评测集供日后研究。而本文的第二个工作则是提出了一个只依赖于预训练词向量的无监督命名实体识别系统。该系统由两个模块组成:基于高斯隐马尔可夫模型的命名实体探测模块和基于深度自编码器高斯混合模型的命名实体分类模块。该系统的创新点在于将蕴含丰富的语言特征的预训练词向量和流行的无监督学习方案相结合。由于该系统完全不依赖于有标注的数据以及外部资源,因此与其它有监督和半监督的系统相比,其泛化性能比较强。
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