面向动画自动生成的中文短信关系抽取
作者:

Relation Extraction of Chinese Text Message in 3D Animation for Mobile Phone
Author:
  • 摘要
  • | |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献 [18]
  • |
  • 相似文献 [20]
  • | | |
  • 文章评论
    摘要:

    手机短信3D动画自动生成系统是根据发送方短信的内容,经过信息抽取、语义分析等一系列步骤,最终生成一段与短信内容匹配的三维动画并发送给接收方.信息抽取处于手机3D动画自动生成系统首要和关键的位置,其目的是为3D动画自动生成系统的后续环节提供可动画的信息.本文引入路径特征实现中文短信文本的关系抽取.利用哈尔滨工业大学LTP-Cloud平台对短信进行预处理,从处理结果中提取路径并泛化得到路径特征,通过一阶归纳学习器组合特征,得到匹配规则,然后再通过匹配到的规则对短信进行预测,从而抽取出短信中的关系类型及对应的关系组合.

    Abstract:

    SMS automatic 3D animation generating system is based on sender message content, by information extraction, semantic analysis and a series of steps, eventually generating a 3D animation which matches the content of the text message. Information extraction in the 3D animation generating system is primary and key, the purpose is to provide animated information for follow-up links to 3D animation automatically generating system. This paper introduces the path feature to realize the extraction of the Chinese text message. It mainly uses the LTP-Cloud platform of Harbin Institute of Technology to preprocess the short message. The path is extracted from the processing result and the path of feature is obtained. Getting rules by combinating the path of features by the first-order inductive learner, and then predicting the relation of messages by matching rules. Finally, Extracting the type of relationship and relation combination in the text message.

    参考文献
    [1] 吴中彪. 全过程计算机辅助手机3D动画自动生成系统的设计与实现[硕士学位论文]. 北京: 北京工业大学, 2011. 11-38.
    [2] 陈宇, 郑德权, 赵铁军. 基于Deep Belief Nets的中文名实体关系抽取. 软件学报, 2012, 23(10): 2572-2585.
    [3] http://www.ldc.Upupenn.edu/Projects/ACE/.
    [4] Chan YS, Roth D. Exploiting background knowledge for relation extraction. Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics. Beijing, China. 2010. 152-160.
    [5] Hendrickx I, Kim SN, Kozareva Z, et al. SemEval-2010 task 8: Multi-way classification of semantic relations between pairs of nominals. Proceedings of the Workshop on Semantic Evaluations: Recent Achievements and Future Directions. Boulder, CO, USA. 2009. 94-99.
    [6] Chen GC, Zhao JY, Cohen T, et al. Using ontology fingerprints to disambiguate gene name entities in the biomedical literature. Database, 2015, (2015): bav034.
    [7] 王敏. 基于多代理策略的中文实体关系抽取[硕士学位论文]. 大连: 大连理工大学, 2011. 1-55.
    [8] 郭喜跃, 何婷婷, 胡小华, 等. 基于句法语义特征的中文实体关系抽取. 中文信息学报, 2014, 28(6): 183-189.
    [9] 刘克彬, 李芳, 刘磊, 等. 基于核函数中文关系自动抽取系统的实现. 计算机研究与发展, 2007, 44(8): 1406-1411.
    [10] Du XZ, Doermann D, Abd-Almageed W. Signature matching using supervised topic models. Proceedings of the 22nd International Conference on Pattern Recognition. Stockholm, Sweden. 2014. 327-332.
    [11] McDonald DM, Chen H, Su H, et al. Extracting gene pathway relations using a hybrid grammar: The Arizona relation parser. Bioinformatics, 2004, 20(18): 3370-3378. [DOI:10.1093/bioinformatics/bth409]
    [12] Quinlan JR, Cameron-Jones RM. FOIL: A midterm report. European Conference on Machine Learning: ECML-93. Vienna, Austria. 1993. 1-20.
    [13] 汪雪君. 基于规则的分类方法研究[硕士学位论文]. 漳州: 闽南师范大学, 2013: 1-47.
    [14] 刘挺, 车万翔, 李正华. 语言技术平台. 中文信息学报, 2011, 25(6): 53-62.
    [15] 邵艳秋, 邱立坤, 梁春霞, 等. 中文语义依存关系资源建设及分析技术研究. 第十一届全国计算语言学学术会议. 洛阳, 中国. 2011.
    [16] 刘丹丹, 彭成, 钱龙华, 等. 《同义词词林》在中文实体关系抽取中的作用. 中文信息学报, 2014, 28(2): 91-99.
    [17] http://www.ltpc loud.com/intro/.
    [18] 徐芬, 王挺, 陈火旺. 基于SVM方法的中文实体关系抽取. 第九届全国计算语言学学术会议论文集. 大连, 中国. 2007. 497-502.
    引证文献
    网友评论
    网友评论
    分享到微博
    发 布
引用本文

李笑妃.面向动画自动生成的中文短信关系抽取.计算机系统应用,2018,27(3):1-8

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:2461
  • 下载次数: 2716
  • HTML阅读次数: 1163
  • 引用次数: 0
历史
  • 收稿日期:2017-06-05
  • 最后修改日期:2017-06-19
  • 在线发布日期: 2018-01-25
文章二维码
您是第11120643位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号