基于平行语料库的双语协同中文关系抽取

来源：计算机应用杂志2017年第4期北京时间：

作者：郭勃, 冯旭鹏, 刘利军, 黄青松

单位：1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 昆明 650500;2. 昆明理工大学 教育技术与网络中心, 昆明 650500;3. 云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学), 昆明 650500

摘要：针对在中文资源的关系抽取中，由于中文长句句式复杂，句法特征提取难度大、准确度低等问题，提出了一种基于平行语料库的双语协同中文关系抽取方法。首先在中英双语平行语料库中的英文语料上利用英文成熟的句法分析工具，将得到依存句法特征用于英文关系抽取分类器的训练，然后与利用适合中文的n-gram特征在中文语料上训练的中文关系抽取分类器构成双语视图，最后再依靠标注映射后的平行语料库，将彼此高可靠性的语料加入对方训练语料进行双语协同训练，最终得到一个性能更好的中文关系抽取分类模型。通过对中文测试语料进行实验，结果表明该方法提高了基于弱监督方法的中文关系抽取性能，其F值提高了3.9个百分点。

关键词：弱监督学习,关系抽取,n-gram,平行语料库,双语协同训练

基金资助：国家自然科学基金资助项目（81360230，81560296）。