HIT-SCIR 基于有指导的机器学习方法(5) n先识别关系指示词的方法 直接在实体的上下文中识别关系指示词 如果识别出关系指示词则实体对存在关系 如果没有识别出关系指示词则不存在关系 CRF模型 特征和先识别实体对的方法相同 哈工大社会计算与信息检索研究中心
哈工大社会计算与信息检索研究中心 基于有指导的机器学习方法(5) ◼ 先识别关系指示词的方法 ⚫ 直接在实体的上下文中识别关系指示词 ◼ 如果识别出关系指示词则实体对存在关系 ◼ 如果没有识别出关系指示词则不存在关系 ⚫ CRF模型 ◼ 特征和先识别实体对的方法相同
HIT-SCIR 基于有指导的机器学习方法6) 先识别关系指示词方法的实验结果 先识别 r. I 评测标准准确率(%)召回率(%)F值(%) 实体对的方法 好 先识别指示词9024 46.54 6141 先识先识别实体对47101532312的信息 哈工大社会计算与信息检索研究中心
哈工大社会计算与信息检索研究中心 基于有指导的机器学习方法(6) ◼ 先识别关系指示词方法的实验结果 ◼ 先识别关系指示词的方法比先识别实体对的方法 好 ⚫ 先识别关系指示词的方法融合了反例的信息 评测标准 准确率（%）召回率（%） F值（%） 先识别指示词 90.24 46.54 61.41 评测标准 准确率（%）召回率（%） F值（%） 先识别指示词 90.24 46.54 61.41 先识别实体对 47.10 15.32 23.12
HIT-SCIR 大纲 绪论 面向句子级的开放式实体关系抽取 面向互联网的开放式实体关系抽取 开放式实体关系类型体系自动构建 论 哈工大社会计算与信息检索研究中心
哈工大社会计算与信息检索研究中心 大纲 ◼ 绪论 ◼ 面向句子级的开放式实体关系抽取 ◼ 面向互联网的开放式实体关系抽取 ◼ 开放式实体关系类型体系自动构建 ◼ 结论
(R HIT-SCIR 面向互联网的开放式实体关系抽取 方法来源 算法设计 实验 哈工大社会计算与信息检索研究中心
哈工大社会计算与信息检索研究中心 面向互联网的开放式实体关系抽取 ◼ 方法来源 ◼ 算法设计 ◼ 实验
HIT-SCIR 方法来源 n方法的大概思想 。关系指示词功能的单一性 “爸爸”=“人-人” “总裁” 人-机构 。利用这种特性,把关系指示词找出来 哈工大社会计算与信息检索研究中心
哈工大社会计算与信息检索研究中心 方法来源 ◼ 方法的大概思想 ⚫ 关系指示词功能的单一性 ◼ “爸爸” => “人-人” ◼ “总裁” => “人-机构” ◼ …… ⚫ 利用这种特性，把关系指示词找出来