人物关系抽取相关论文
随着物联网技术的飞速发展,互联网的用户们每时每刻都在创造着海量的网络信息。如何快速的从海量信息中获得需要的内容,这就要使用......
在互联网飞速发展的时代背景下,从海量数据中检索到有价值的信息绝非易事。信息抽取技术在如今得到了快速地发展,关系抽取是信息抽......
信息抽取技术能够从无结构的文本数据中抽取出有价值的信息,其结果能够用于知识问答、知识图谱构建等诸多领域。命名实体识别和人......
实体间语义关系抽取是信息抽取中的重要环节，目的是通过命名实体对的上下文来确定实体之间是否存在关系以及存在何种关系。作为实体......
社交网络上的人物社会关系是分析人物网络行为的一类重要信息，如何高效准确地从社交网络上抽取人物关系信息，是本文研究的重点本文首......
近年来,人物知识图谱在智能问答、人物关系分析、搜索引擎等场景得到了极大的应用,覆盖了金融、互联网、医疗、政务等领域。结构化......
人物关系抽取是信息抽取研究中的一个重要领域,针对需要预先定义人物关系类型的不足,提出一种利用中文在线资源的远程监督人物关系......
针对中文人物社会关系标注语料库的匮乏和人物关系分类过于粗糙的问题,采用一种简单的方式标注了八类主要人物社会关系。为了有效......
摘 要： 针对文学作品人物关系复杂，无法进行快速准确查询的问题，本文提出基于文学作品的人物关系问答系统设计方案并进行实例验证。本......
在远程监督人物关系抽取算法中,训练集的构造是利用知识库对齐自由文本的方式完成的。这一过程会产生部分共现句无法表达当前实体......
随着互联网的普及,新闻信息的传播方式逐渐转为线上传播。新闻文本是一种非结构化文本,包含丰富的人物关系信息,如何从这种非结构......
随着互联网技术的飞速发展,充斥在网络中的文本数据也呈现出爆炸增长趋势,而这些文本数据绝大部分都以非结构化的形式存储,使得人......
目前基于深度学习的人物关系抽取方法中大都使用单一的CNN或RNN模型,CNN擅长提取局部的最重要特征,但是不适合处理序列输入,而RNN......
为了解决传统人物关系抽取方法中特征选择困难及不全的问题,本文拟提出一种基于双向长短时记忆网络的人物关系抽取方法(Character ......
人物关系抽取是信息抽取领域的热门研究方向之一,指的是从非结构化或半结构化的文本中识别用户感兴趣的人物关系,并以结构化的形式......
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微博数据中含有大量的人物关系(例如,朋友关系,夫妻关系),然而微博数据量大、冗余数据多的特点使得人们难以了解这些复杂的人物关......
微博话题中存在大量人物关系,这些关系信息可以帮助网络监管人员和相关研究人员做出积极有效的决策。由于微博的短文本特点,使得人......
针对基于机器学习的人物关系抽取需要人工选取特征的问题,提出一种基于卷积神经网络的中文人物关系抽取方法。采用搜狗实验室公开......
