【摘 要】
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关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室,中国科学院大学,国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目（2012CB316303,2014CB340401）, 国家自然科学基金重点项目（61232010）, 国家科技支撑计划基金项目（2012BAH39B02）
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关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性值抽取的全局特征,用局部特征以外的有价值信息提高抽取效果.据此,提出结合全局特征的感知机学习算法,该算法能够方便地融合文本全局特征,并将全局特征和局部特征统一结合到模型学习过程中,使模型具有更好的特征表示能力.实验结果表明,所提出方法的整体抽取效果高于仅使用局部特征的CRF模型和平均感知机模型.该方法适用于开放领域的属性值获取,具有较好的泛化能力.
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