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隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大量的文本信息被分享到網(wǎng)上，如何在海量的網(wǎng)絡(luò)信息中提取出可靠性較高的人物關(guān)系已成為信息抽取領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究課題。為深入進(jìn)行人物關(guān)系識(shí)別任務(wù)在中文方面的研究，提出了基于多元特征的分塊人物關(guān)系識(shí)別系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了較為完備的特征池，包括詞袋特征、相關(guān)頻率特征、依存樹（DT）特征、命名實(shí)體識(shí)別（NER）特征等，為不同的關(guān)系從特征池中選擇效果最佳的特征集合，并實(shí)驗(yàn)了多種基于有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法。本系統(tǒng)在2015年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議競(jìng)賽（ CCML Competition）舉辦的兩個(gè)任務(wù)（Taskl是從單個(gè)新聞標(biāo)題中判定給定人物的關(guān)系；Task2是從多個(gè)新聞標(biāo)題中判定人物的關(guān)系）的數(shù)據(jù)集上分別取得了75. 68%和76. 58%的MacroF1值，均位列參賽成績(jī)的第一名。
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