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传统中文实体关系抽取方法大都采用基于共现实体对的上下文模型,这种模型会遗失很多潜在的实体关系,并且无法对相似的实体关系给出合理的描述信息。针对这一局限性,文章提出一种基于单实体的上下文语言模型。通过对文本集中的所有实体建立上下文语言模型,来计算实体之间的相似度以及上下文词汇的贡献度得分,从而发现相似度较高的实体对,并获得实体关系的描述信息。实验证明,与传统方法相比,本文方法能够发现更丰富的实体关系,描述信息也更加准确。