基于弱监督学习的主页人物属性抽取方法
Journal of Shanxi University(Natural Science Edition)（2015）
Abstract
提出了一种基于弱监督学习的主页人物属性抽取方法,首先根据领域模式从个人主页中提取出人物属性的前导词,接着通过前导词获取人物属性作为初始的属性种子,在这些属性种子中提取属性的模式,并结合分类和bootstrapping方法不断迭代抽取出无前导词的人物属性.在整个抽取过程中,只需要少量的人工标注.在英文机构网站上的人物属性抽取对比实验结果表明,该方法较属性分类抽取方法在准确率上提高了7.8％,召回率上提高了7.5％.
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person attribute extraction,leading word,attribute pattern,classification model,bootstrapping
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