融合多特征的基于远程监督的中文领域实体关系抽取

作者：王斌; 郭剑毅; 线岩团; 王红斌; 余正涛

来源：模式识别与人工智能, 2019, 32(02): 133-143.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201902005

• 远程监督
• 实体关系抽取
• 领域知识库
• 特征融合
• 隐含狄利克雷分布主题模型

针对从未标记的文本中抽取中文领域实体关系的问题,文中提出基于远程监督的领域实体属性关系抽取的混合方法,利用知识库中已有结构化的关系三元组,从自然语言文本中自动获取训练语料.针对远程监督方法标注数据存在大量噪声的问题,采用隐含狄利克雷分布主题模型抽取主题关键词,再与关系类型进行相似度计算和对关键词模式匹配进行去噪.最后提取词性特征、依存关系特征和短语句法树特征,并进行融合,训练关系抽取模型.实验表明,3种特征融合的F值较高,抽取性能较好.

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院