基于句法语义特征的中文实体关系抽取方法研究

中文命名实体关系抽取基于句法和语义特征 摘要：实体关系抽取是信息检索、机器翻译和自动问答系统的基础，核心问题在于实体关系特征的选择和提取。中文长句的句式较复杂，经常包含多个实体的特点以及数据稀疏问题给中文关系探测和关系抽取任务带来了挑战。为了解决上述问题，提出了一种基于句法语义特征的实体关系抽取方法。通过将两个实体各自的依存句法关系进行组合获取依存句法关系组合特征，利用依存句法分析和词性标注选择最近句法依赖动词特征。将这两个新特征加入到基于特征的关系探测和关系抽取中，使用SVM方法，以真实旅游领域文本作为语料进行实验。实验表明，从句法和语义上提取的两个特征能够有效地提高实体关系探测和关系抽取的性能，其准确率、召回率和F1值均优于已有方法。 知识点： 1. 实体关系抽取的定义和应用：实体关系抽取是指自动地从文本中抽取实体之间的关系，应用于信息检索、机器翻译和自动问答系统等领域。 2. 中文长句的句式特点：中文长句的句式较复杂，经常包含多个实体的特点，给中文关系探测和关系抽取任务带来了挑战。 3. 句法语义特征在实体关系抽取中的应用：将两个实体各自的依存句法关系进行组合获取依存句法关系组合特征，利用依存句法分析和词性标注选择最近句法依赖动词特征。 4. 依存句法关系组合特征的定义：依存句法关系组合特征是指将两个实体各自的依存句法关系进行组合获取的特征。 5. 最近句法依赖动词特征的定义：最近句法依赖动词特征是指利用依存句法分析和词性标注选择的最近句法依赖动词特征。 6. SVM方法在实体关系抽取中的应用：使用SVM方法，以真实旅游领域文本作为语料进行实验，实验表明，从句法和语义上提取的两个特征能够有效地提高实体关系探测和关系抽取的性能。 7. 实体关系探测和关系抽取任务的挑战：中文长句的句式较复杂，经常包含多个实体的特点，以及数据稀疏问题给中文关系探测和关系抽取任务带来了挑战。 8. 语义特征在实体关系抽取中的应用：语义特征是指从句法和语义上提取的特征，用于提高实体关系探测和关系抽取的性能。 9. 依存句法分析和词性标注的应用：依存句法分析和词性标注用于选择最近句法依赖动词特征。 10. 支持向量机（SVM）算法的应用：SVM算法用于实体关系抽取，实验表明，从句法和语义上提取的两个特征能够有效地提高实体关系探测和关系抽取的性能。