【摘 要】
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针对非分类关系抽取中的关系识别问题,提出利用SAO结构和依存句法分析相结合的识别方法。该方法将中文专利领域的非分类关系抽取问题转化为符合SAO结构的识别问题,通过SAO结
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京信息科技大学计算中心,首都师范大学北京成像技术高精尖创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61271304,No.61671070);北京成像技术高精尖创新中心项目(No.BAICIT-2016003);国家社会科学基金(No.14@ZH036);国家社科基金重大项目(No.15ZDB017)
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针对非分类关系抽取中的关系识别问题,提出利用SAO结构和依存句法分析相结合的识别方法。该方法将中文专利领域的非分类关系抽取问题转化为符合SAO结构的识别问题,通过SAO结构中的动词信息可以解决关系识别的问题,并在此基础上,利用依存句法分析得到的依存关系强度结合传统的特征,分别对新特征、词特征、上下文特征、距离特征的有效性进行验证分析。实验结果表明,该方法优于传统方法,也验证了依存句法分析在非分类关系抽取中的可行性。
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