实体关系识别中长距离依赖问题的研究

摘要：

实体关系识别是信息抽取中的关键步骤,传统的词袋模型受到长距离依赖问题的影响,在处理实体关系识别过程中的性能不佳.条件随机场具有灵活的特征表达能力,因此非常适合表示复杂的语言现象.但传统的Linear-Chain CRF仍然不能表示长距离依赖问题,而Skip-Chain CRF仅考虑了相同词的长距离依赖问题,并且由于计算过于复杂,因此很难进行扩展.本文提出了一种新型的全连通随机场模型,使用词的相似度来建立依赖关系和使用词的互信息来删除依赖关系,同时改进了词的相似度计算公式,使其能够表示距离依赖关系,从而在解决长距离语言约束问题上克服了以往统计学习模型的缺陷,并在计算强度上与Linear-Chain CRF大致相当,在实体关系识别中的性能超过了目前的Linear-Chain CRF和Skip-Chain CRF.

关键词：实体关系识别、长距离依赖、全连通随机场、相似度计算

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60025206;装备预先研究基金

在线出版日期：2008-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：364-367