郭剑毅,陈 鹏,余正涛, 线岩团, 毛存礼, 赵 君

(1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500; 2. 昆明理工大学 智能信息处理重点实验室，云南 昆明 650500)

基于多核融合的中文领域实体关系抽取

郭剑毅1,2,陈 鹏1,余正涛1,2, 线岩团1,2, 毛存礼1,2, 赵 君1

(1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500; 2. 昆明理工大学 智能信息处理重点实验室，云南 昆明 650500)

针对传统径向基核函数的训练矩阵中所有元素都十分接近零而不利于分类的问题，该文提出了一种融合了改进的径向基核函数及其他核函数的多核融合中文领域实体关系抽取方法。利用径向基核函数的数学特性，提出一种改进的训练矩阵，使训练矩阵中的向量离散化，并以此改进的径向基核函数融合多项式核函数及卷积树核函数，通过枚举的方式寻找最优的复合核函数参数，并以上述多核融合方法与支持向量机结合进行中文领域实体关系抽取。在旅游领域的语料上测试，相对于单一核方法及传统多核融合方法，关系抽取性能得到提高。

关系抽取;径向基核函数;卷积核函数;多核融合

1 前言

中文领域实体关系抽取即从多样化的中文领域文本中找出实体对之间的关系，是自然语言处理的基础，为中文领域信息检索、自动问答系统、机器翻译、本体构建等提供重要技术支持。

目前中文领域关系抽取的基于机器学习方法主要包括基于特征向量[1-2]的方法、基于卷积核函数[3-5]及多核融合[6-8]的方法。……