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基于支持向量机的人物属性抽取
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:《计算机研究与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[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
  • 相关基金: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)
中文摘要:

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.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349