Subjects: Library Science，Information Science >> Information Science submitted time 2017-12-05 Cooperative journals: 《数据分析与知识发现》
Abstract：【目的】为解决已有方法中单词特征表示不具有语义信息这一问题, 对词嵌入表示特征在关系抽取中的作 用进行探讨。【方法】考虑词嵌入表示级别、词汇级别和语法级别三种类型特征, 利用朴素贝叶斯模型、决策树 模型和随机森林模型进行对比实验, 并选出代表全部特征的有效特征子集。【结果】使用全部特征时, 决策树算 法的准确率达到0.48, 关系抽取效果最佳, Member-Collection( E2 , E1 )类型关系的 F1 值达到0.70, 特征排序结果表 明依存关系有助于关系抽取。【局限】对小样本量和情况复杂的关系类型识别效果有待提高, 以及词向量训练及 方法的相关参数需要进一步优化。【结论】实验证明选取的三种类型特征的有效性, 词嵌入表示级别特征在实体 关系抽取问题中可以发挥重要作用。
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