【摘 要】
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针对开放信息抽取文本中与事实相关的语境信息,本文首先从原有语境标识中提取特征进行训练分类,扩展了可识别的语境标识;其次,利用文本中依存关系,自顶向下逐层将识别出的语
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61672261,61502199,61402196,61373052）, 浙江省自然科学基金项目（LY16F020004）
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针对开放信息抽取文本中与事实相关的语境信息,本文首先从原有语境标识中提取特征进行训练分类,扩展了可识别的语境标识;其次,利用文本中依存关系,自顶向下逐层将识别出的语境信息与被限定子句构造成层次结构图,并最终根据层次图为被限定子句中抽取出的关系元组自底向上地分配对应语境域,从而一方面避免了语境信息被错误的抽取为关系元组,另一方面在保证关系元组正确的基础上,正确地将语境域分配给被限定的关系元组。实验结果验证了子句级别语境感知的抽取方法 ClauseContextIE,在随机数据与含语境信息的文本中,实现了较高
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