利用成分相关性信息进行命名实体之间基于树核的语义关系提取

本文提出了一种动态确定树范围的新方法,用于在命名实体之间基于树内核的语义关系提取。 基本思想是利用组成相关性信息,在沿着语法分析树中连接两个实体的路径上保持必要的节点及其头孩子,同时从树中删除嘈杂的信息,最终形成动态的语法分析树。 本文还通过统一的句法和语义树框架探索了各种实体特征及其可能的组合,该框架集成了结构句法分析信息和与实体相关的语义信息。 对ACE RDC 2004英语和2005中文基准语料库的评估表明,我们的动态句法分析树的性能大大优于以前的所有树跨度,这表明它在很好地表示关系实例的结构性质的同时消除了冗余信息的有效性。 此外,统一的语法和语义树明显优于单个语法的语法树,这在很大程