检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘绍毓 李弼程[1] 郭志刚[1] 王波[1] 陈刚[1]
机构地区:[1]信息工程大学,河南郑州450001
出 处:《信息工程大学学报》2016年第5期541-547,共7页Journal of Information Engineering University
基 金:国家863计划资助项目(2011AA7032030D)
摘 要:实体关系抽取作为信息抽取的核心任务和重要环节,能够实现实体对间语义关系的识别,对句子语义理解及实体语义知识库构建有着重要作用。回顾了实体关系抽取的发展史,总结了有监督实体关系抽取、无监督实体关系抽取、半监督实体关系抽取和开放式实体关系抽取4类方法的原理和代表性研究,并对各类方法进行了详细比较。As a core task and important part of information extraction, entity relation extraction can realize the identification of the semantic relation between entity pairs and plays an important role in semantic understanding of sentences and the construction of entity knowledge base. This paper first reviews the development history of the entity relation extraction, then makes a summary of supervised relation extraction, unsupervised relation extraction, semi-supervised relation extraction and open re- lation extraction on principles and representative studies. Finally, this paper gives a detailed comparison of the four methods.
关 键 词:实体关系抽取 有监督方法 无监督方法 半监督方法 开放式实体关系抽取方法
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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