【摘 要】
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新闻所包含核心内容是事件,现有的中文实体关系抽取方法都针对属性型关系,忽略了事件型关系的抽取;新闻内容涉及领域广,要求关系抽取方法具有良好的领域扩展能力;同时,开放域
【机 构】
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中国传媒大学新媒体研究院,中国传媒大学理工学部
【基金项目】
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北京市科委项目(Z161100000216141);中国传媒大学工科规划项目(3132016XNG1605)
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新闻所包含核心内容是事件,现有的中文实体关系抽取方法都针对属性型关系,忽略了事件型关系的抽取;新闻内容涉及领域广,要求关系抽取方法具有良好的领域扩展能力;同时,开放域人工标注训练语料库的难度较大。针对上述问题,本文提出Bootstrapping的关系种子集自动生成方法,并在迭代过程中加入扩展和过滤规则,最终得到准确度和复用性较高的实体关系提取模式。通过实验测试,本文提出的方法在事件型实体关系的提取中能够取得良好效果。
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