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王林玉

作品数：1 被引量：15H指数：1
供职机构：太原理工大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：山西省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇卷积
  • 1篇卷积神经网络
  • 1篇关系抽取
  • 1篇CNN
  • 1篇抽取
  • 1篇抽取方法

机构

  • 1篇太原理工大学
  • 1篇山西能源学院

作者

  • 1篇郑婷一
  • 1篇王莉
  • 1篇王林玉

传媒

  • 1篇模式识别与人...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于卷积神经网络和关键词策略的实体关系抽取方法被引量：15
2017年
针对传统的实体关系抽取方法在定义特征过程中费时且容易造成错误传播,及现有深度学习方法依靠单一词向量学习特征的不足,文中提出基于卷积神经网络和关键词策略的实体关系抽取方法.在原始词向量的基础上,通过基于句子级的关键词抽取算法(TP-ISP)获得类别关键词特征.类别关键词的加入提高类别区分度,同时弥补网络自动学习特征的不足.在网络训练阶段,采用分段最大池化策略,减少传统最大池化策略的信息丢失.实验表明,文中方法有利于提升实体关系抽取结果.
王林玉王莉郑婷一
关键词：关系抽取
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