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针对人物关系语料缺乏的问题,研究了基于互动百科的自动标注方法;针对传统浅层机器学习模型特征表示能力差的问题,提出了基于深度神经网络模型SDAs的人物关系抽取方法。重点研究了多个特征组合的人物关系抽取效果以及不同深度SDAs网络的人物关系抽取效果。根据实验分析,F系数可达到73.75%。
基于SDAs的人物关系抽取方法研究
【摘 要】
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针对人物关系语料缺乏的问题,研究了基于互动百科的自动标注方法;针对传统浅层机器学习模型特征表示能力差的问题,提出了基于深度神经网络模型SDAs的人物关系抽取方法。重点
【机 构】
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西藏大学计算机科学系
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2017年S1期
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目(61262058),,西藏大学高原学者-珠杰项目资助
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