一种用于关系抽取的标注图核
计算与语言
2013-02-21 v1 机器学习
摘要
本文提出了一种基于标注图核的关系抽取方法。我们提出的核是一种随机游走核的特例，它利用了关系抽取文献中先前研究过的两个特性：(i) 候选实体之间或在句法表示中连接它们的词语特别可能携带关于关系的信息；(ii) 在核中组合来自不同来源的信息可以帮助关系抽取系统做出更好的决策。我们在蛋白质-蛋白质相互作用数据集上进行了实验，结果表明我们的方法获得了与最先进的核方法相当的有效性值。此外，当与其他核方法结合时，我们的方法能够超越最先进的核方法。
引用
@article{arxiv.1302.4874,
title = {A Labeled Graph Kernel for Relationship Extraction},
author = {Gonçalo Simões and Helena Galhardas and David Matos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.4874},
year = {2013}
}