【摘 要】
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为从概念种类繁多、演变迅速的领域文本抽取历史沿革主题信息,提出一种结合混合卷积树核与改进TextRank算法的方法。利用混合卷积树核函数获取实体类型区分度高、歧义少的实
【机 构】
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内蒙古师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61562068）, 内蒙古自然科学基金项目（2013MS0912）, 内蒙古师范大学研究生科研创新基金项目（CXJJS14078）
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为从概念种类繁多、演变迅速的领域文本抽取历史沿革主题信息,提出一种结合混合卷积树核与改进TextRank算法的方法。利用混合卷积树核函数获取实体类型区分度高、歧义少的实体-动词关系候选集,利用改进TextRank算法获取与历史沿革关系最为密切的实体和演化动词候选集;利用候选集筛选出与历史沿革主题最为相关的实体关系,以演化动词作为核心组成信息五元组。混合卷积树核方法充分利用了不同侧面的语言结构化信息,改进TextRank算法结合了时序信息、词性信息及领域词典参与投票,实验结果表明,这样两种方法相互补充,提高
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