论文研究 基于双模型投票的人物关系抽取研究.pdf

网页标题具有简洁、信息量大的特点，而且其中蕴涵了丰富、动态、复杂的人物关系。主要针对网页标题文本中的人物关系抽取进行研究，提出一种双模型投票的机器学习方法。针对19种关系类型分别进行特征抽取和选择；使用两种统计模型——最大熵和支持向量机分别进行模型训练；对于每种关系类型利用模型投票的方法，即选择训练集中得到性能较好的模型作为该类的模型，最后使用训练好的模型对测试集进行测试。结果显示，该方法对于人物关系抽取任务取得了总体F1值为67.64%的性能。