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Distant Supervision方法中对齐数据的聚类去噪

朱兆龙 欧阳丹彤 叶育鑫

吉林大学学报(理学版)Issue(2):280-284,5.
吉林大学学报(理学版)Issue(2):280-284,5.DOI:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2014.02.24

Distant Supervision方法中对齐数据的聚类去噪

Clustering Based Denoising for Aligned Data of Distant Supervision

朱兆龙 1欧阳丹彤 1叶育鑫1

作者信息

  • 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春 130012
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摘要

Abstract

A new clustering based denoising method was proposed,with the help of clustering and recognizing patterns of sentences that express a relationship,to reduce the noisy data that was introduced in the alignment step of traditional distant supervision method.The experimental results demonstrate that our approach can significantly improve the accuracy of relation extraction system.

关键词

关系抽取/聚类/distant supervision方法/去噪

Key words

relation extraction/clustering/distant supervision method/denoising

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

朱兆龙,欧阳丹彤,叶育鑫..Distant Supervision方法中对齐数据的聚类去噪[J].吉林大学学报(理学版),2014,(2):280-284,5.

基金项目

国家自然科学基金(批准号:61133011 ()

41172294 ()

61170092) ()

吉林大学学报(理学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1671-5489

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