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公开(公告)号：CN102799577B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201210294437.1
申请日：2012-08-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种中文实体间语义关系抽取方法，包括：对自然语句进行句法分析，确定自然语句的完全句法树；在完全句法树中提取两个中文实体之间的最短路径包含树；在最短路径包含树中提取距离第二中文实体最近的路径动词；分别获取两个中文实体和路径动词的语义信息；按照预设规则将获取的三个语义信息加入最短路径包含树的根节点下，确定扩展后的最短路径包含树为自然语句的关系树；利用预存的分类模型对关系树进行关系分类。本发明公开的中文实体间语义关系抽取方法，关系树包含了丰富的结构化信息和词汇语义信息、具有较好的通用性，语义关系抽取的总体性能较好，并且减轻了对大规模语料库的依赖程度，同时系统的计算量较低。
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公开(公告)号：CN102799577A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210294437.1
申请日：2012-08-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种中文实体间语义关系抽取方法，包括：对自然语句进行句法分析，确定自然语句的完全句法树；在完全句法树中提取两个中文实体之间的最短路径包含树；在最短路径包含树中提取距离第二中文实体最近的路径动词；分别获取两个中文实体和路径动词的语义信息；按照预设规则将获取的三个语义信息加入最短路径包含树的根节点下，确定扩展后的最短路径包含树为自然语句的关系树；利用预存的分类模型对关系树进行关系分类。本发明公开的中文实体间语义关系抽取方法，关系树包含了丰富的结构化信息和词汇语义信息、具有较好的通用性，语义关系抽取的总体性能较好，并且减轻了对大规模语料库的依赖程度，同时系统的计算量较低。
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