基于Deep Belief Nets的中文名实体关系抽取

来源 :软件学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：feixingyuan1977

【摘要】

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关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN（deepbelief nets）模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM（restri

【作者】

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陈宇郑德权赵铁军

【机构】

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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

【出处】

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软件学报

【发表日期】

：

2012年10期

【关键词】

：

DBN(deep belief nets) 神经网络关系抽取深层网络字特征

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61073130);国家高技术研究发展计划(863)(2011AA01A207)

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关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN（deepbelief nets）模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM（restricted Boltzmann machine）网络和一层有监督的BP（back-propagation）网络组成的神经网络分类器.RBM网络以确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络分类RBM网络的输出特征向量,从而训练实体关系分类器.在ACE04语料上进行的相关测试,一方面证明了字特征比词特征更适用于中文关系

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