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針對目前基于監(jiān)督學習的關系抽取方法需要標注大量訓練數(shù)據(jù)和預先定義關系類型，提出了一種基于詞語共現(xiàn)信息構建關聯(lián)網(wǎng)絡并在關聯(lián)網(wǎng)絡上進行圖聚類分析的人物關系提取方法。首先，從新聞標題數(shù)據(jù)獲得關聯(lián)度較高的500個人物對用于關系抽取研究；然后，抓取關聯(lián)人物對所在新聞數(shù)據(jù)，對其進行預處理，并利用詞頻一逆向文檔頻率（ TF-IDF）得到人物對共現(xiàn)句子中的關鍵詞；其次，基于詞語共現(xiàn)信息得到詞語之間的關聯(lián)，進而建立關鍵詞關聯(lián)網(wǎng)絡；最后，利用對關聯(lián)網(wǎng)絡進行圖聚類分析以獲得人物關系。在關系抽取的實驗中，與傳統(tǒng)基于詞語共現(xiàn)和模式匹配的中文實體關系提取方法相比，所提方法在準確率、召回率和平衡F分數(shù)（ F-score）上分別提升了5.5，3.7和4.4個百分點。實驗結果表明，所提算法能夠在沒有標注訓練數(shù)據(jù)的條件下，有效地從新聞數(shù)據(jù)中抽取豐富且高質(zhì)量的人物關系數(shù)據(jù)。
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