基于三支决策的两阶段实体关系抽取研究

来源：计算机工程与应用杂志2018年第9期北京时间：

作者：朱艳辉1，2，李 飞1，2，胡骏飞1，2，钱继胜3，王天吉1，2

单位：1.湖南工业大学 计算机学院，湖南 株洲 412008；2.湖南工业大学 湖南省智能信息感知及处理技术重点实验室，湖南 株洲 412008；3.中国人民银行 铜陵市中心支行，安徽 铜陵 244000

摘要：实体关系抽取作为信息抽取研究的重要研究课题之一，对知识图谱数据层的构建有着重要的意义。提出一种基于三支决策的两阶段分类技术实现实体关系抽取，首先构建SVM三支决策分类器实现第一阶段实体关系抽取，采用softmax多分类函数作为三支决策概率函数，然后采用KNN分类器对三支决策分类后的中间域样本进行二阶段分类。以ACE2005的语料作为实验数据，将三支决策两阶段分类结果与传统SVM方法分类结果进行比较，实验结果表明，基于三支决策的两阶段实体关系抽取方法取得了很好的分类效果。

关键词：实体关系抽取,三支决策,支持向量机（SVM）,K最近邻（KNN）,softmax函数