一种改进的中文实体关系抽取方法

一种改进的中文实体关系抽取方法

摘 要：实体关系抽取是指从文本中发现两个实体之间的关系。提出一种新的基于语义核的中文实体关系抽取方法，在通常的序列核中嵌入语义信息，然后用改进后的k 均值算法进行聚类。实验结果证明我们的方法是比较有潜力的。

关键词：关系抽取；k

均值；语义核

1 中文实体关系抽取方法介绍

实体识别、关系抽取和事件抽取等是信息抽取包含的几个子任务。实体关系抽取不仅是信息抽取中的一项重要任务，也是事件抽取和其他应用的基础。关系抽取的主要任务是搜索并判定命名实体之间

的特定关系。

例如：在句子“抗议者抢夺了几个加油站”，关系抽取的任务就是识别“抗议者”（PERSON 实体）和“加油站”（LOCATION 实体）之间的“LOCATED AT”关系。

目前，至少有3种学习模式被应用到关系抽取任务中：有导、半

指导和无指导方法。

在有导方法中，首先对语料库中的句子进行人工标注实体及之间的关系，然后进行训练，并开始抽取。这种方法有个局限性：标注训练语料库是一个非常耗时、耗精力的事情，所以一般很难推广。半指导的方法是首先使用种子模式，然后进行自举学习。然后用这些种子去抽取新的模式，并用这种新的模式继续抽取新的种子。这种方法的问题是种子的选择存在很大的主观性。如果种子没选择好，会导致错

一种改进的中文实体关系抽取方法

摘 要：实体关系抽取是指从文本中发现两个实体之间的关系。提出一种新的基于语义核的中文实体关系抽取方法，在通常的序列核中嵌入语义信息，然后用改进后的k 均值算法进行聚类。实验结果证明我们的方法是比较有潜力的。

关键词：关系抽取；k

均值；语义核

1 中文实体关系抽取方法介绍

实体识别、关系抽取和事件抽取等是信息抽取包含的几个子任务。实体关系抽取不仅是信息抽取中的一项重要任务，也是事件抽取和其他应用的基础。关系抽取的主要任务是搜索并判定命名实体之间

的特定关系。

例如：在句子“抗议者抢夺了几个加油站”，关系抽取的任务就是识别“抗议者”（PERSON 实体）和“加油站”（LOCATION 实体）之间的“LOCATED AT”关系。

目前，至少有3种学习模式被应用到关系抽取任务中：有导、半

指导和无指导方法。

在有导方法中，首先对语料库中的句子进行人工标注实体及之间的关系，然后进行训练，并开始抽取。这种方法有个局限性：标注训练语料库是一个非常耗时、耗精力的事情，所以一般很难推广。半指导的方法是首先使用种子模式，然后进行自举学习。然后用这些种子去抽取新的模式，并用这种新的模式继续抽取新的种子。这种方法的问题是种子的选择存在很大的主观性。如果种子没选择好，会导致错


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