【摘 要】
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属性抽取的主要目标是从非结构化文本中获取实体的属性值。为了从文本中抽取出人物属性,通常需要大量的标注数据,然而这些数据资源却十分稀少。为了解决这个问题,该文从百科
【基金项目】
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国家自然科学基金(61525205,61876115)
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属性抽取的主要目标是从非结构化文本中获取实体的属性值。为了从文本中抽取出人物属性,通常需要大量的标注数据,然而这些数据资源却十分稀少。为了解决这个问题,该文从百科类网页的表格数据出发,构建了人物属性表,然后采用远程监督的方法得到大规模、多类别的人物属性标注语料,从而免去了人工标注的繁琐流程。针对新构建的数据集,分别使用条件随机场(CRF)和双向长短期记忆-条件随机场(BiLSTM-CRF)构建了属性抽取的两个基线模型。实验结果表明,BiLSTM-CRF取得比CRF更好的性能,其中BiLSTM-CRF的平均
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