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author:

王海波 (王海波.) [1] | 王姬卜 (王姬卜.) [2] | 黄宗财 (黄宗财.) [3] | 牛永勇 (牛永勇.) [4] | 吴升 (吴升.) [5]

Indexed by:

CQVIP PKU

Abstract:

地理实体关系抽取是地理知识获取的重要组成部分。规则制定的繁琐和难以发现的隐式关系表达,使得现有规则匹配与机器学习的方法不能有效解决地理实体关系抽取中存在的中文文本语法结构复杂且地理实体关系显式与隐式表达并存的问题。因此,根据上下文反映显式或隐式地理实体关系的特征,提出利用实体词向量和句子语义向量从文本中抽取地理实体关系的方法。实验表明,利用该方法从网络文本中获取显式和隐式表达的地理实体关系具有较好的效果,在测试集中准确率和召回率可以达到75.2%和79.2%。本研究为构建地理知识图谱、地理信息检索以及地理本体学习提供方法支持。

Keyword:

地理实体关系 空间数据挖掘 网络文本 词向量 长短时记忆网络

Community:

  • [ 1 ] 湖北工业大学经济与管理学院,湖北武汉430068
  • [ 2 ] 武汉智丽丰信息科技有限公司,湖北武汉430068
  • [ 3 ] 福州大学福建省空间信息工程研究中心,福建福州350003

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Source :

测绘科学技术学报

ISSN: 1673-6338

Year: 2018

Issue: 6

Volume: 35

Page: 633-636

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