本文作者：杨宇飞；戴齐；贾真；尹红风；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对从中文百科中抽取属性关系时所面临的训练语料匮乏问题,提出一种利用极少人工参与的弱监督自动抽取方法。首先,利用中文百科条目信息模板中的半结构化属性关系回标条目文本自动获取训练语料;然后,根据朴素贝叶斯分类原理优化训练语料;最后,基于条件随机场(CRF)建立属性关系抽取模型。在互动百科中采集的数据集上进行实验,综合评价F值达到了80.9%。结果表明该方法能够获得质量较高的训练语料,并取得良好的抽取性能。
【论文正文预览】：0引言属性关系是实体关系的一种,包括实体、属性名称和属性值三元组。属性关系对于信息检索、问答系统、知识推理等都具有重要的意义。网络百科(如维基百科、百度百科、互动百科等)是由网络用户协作创建的大百科全书,百科条目中蕴含大量的属性关系,为关系抽取提供了丰富的数据
【文章分类号】：TP391.1
【稿件关键词】：关系抽取弱监督中文百科朴素贝叶斯分类条件随机场
【参考文献】:

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【稿件标题】：基于弱监督的属性关系抽取方法
【作者单位】：西南交通大学信息科学与技术学院;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
【版权所有人】：杨宇飞；戴齐；贾真；尹红风；

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