基于支持向量机的人物属性抽取  

Person Attribute Extracting Based on SVM

作　　者：叶正[1] 林鸿飞[1] 苏绥[1] 刘菁菁[1] 

机构地区：[1]大连理工大学计算机科学与工程系,大连,116024 大连理工大学计算机科学与工程系,大连,116024 大连理工大学计算机科学与工程系,大连,116024 大连理工大学计算机科学与工程系,大连,116024

出　　处：《计算机研究与发展》2007年第z2期271-275,共5页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(60373095,60673039);国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2006AA01Z151)

摘　　要：研究了如何使用机器学习方法和语义资源实现有效的人物属性抽取.人物属性抽取是指从自由文本中提取出人的属性信息,如性别、职务信息等.如果把描述人属性的词也看做是实体,则可以把人物属性抽取看作是实体关系抽取的具体应用.使用<知网>提取描述人属性的词作为触发词,这样就可以把触发词和人名间的描述关系转化为一分类问题.当选取触发词和人名左、中、右的3个词的词义和词性作为特征,使用支持向量机进行判别时达到最好抽取效果.

关 键 词：属性抽取 支持向量机 语义资源 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]