基于BP神经网络的藏语实体关系抽取

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随着藏文信息开始与现代化接轨,藏文信息数量在网络上迅速增加。面对海量的网络信息,如何从中挖掘人们所需的信息成为目前关注的热点。目前中文实体关系抽取研究已取得较多成果,而在藏语人物属性抽取研究方面还有很大的提升空间。实验选取实体位置关系、实体间距离关系、实体及周围词特征进行特征向量化。通过BP神经网络模型进行分类抽取,并且取得了较好效果。研究成果可在搜索引擎、信息安全、机器翻译等许多应用领域发挥重要作用。
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