I detta dokument presenteras en ny kärnbaserad metod för problemet med relationsextraktion mellan namngivna enheter från kinesiska texter. Kärnan definieras över den ursprungliga kinesiska strängen representationer runt vissa enheter. Som en kärna funktion, används Förbättrad-Edit-distans (IED) för att beräkna likheten mellan två kinesiska strängar. Genom att använda de röstberättigade Perceptron och Support Vector Machine (SVM) kärnmaskiner med IED-kärnan som klassificerare, testade vi metoden genom att extrahera person-affinering relation från kinesiska texter. Genom att jämföra med traditionella funktionsbaserade inlärningsmetoder drar vi slutsatsen att vår metod kräver mindre manuella insatser i funktionsomvandlingen och uppnår en bättre prestanda.
REF definierade en förbättrad redigeringsavståndskärna över den ursprungliga kinesiska strängrepresentationen kring vissa enheter.
Improved-Edit-Distance Kernel for Chinese Relation Extraction
{'venue': 'Second International Joint Conference on Natural Language Processing: Companion Volume including Posters/Demos and tutorial abstracts', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}