摘要：实体关系抽取是信息抽取领域的重要研究课题之一。传统的实体关系抽取研究注重于从实体对出现的上下文中提取词法和语义等特征,然后利用分类器(如SVM)进行实体关系抽取,但该类方法忽略了分类器对实体抽取性能的影响。针对SVM分类器对超平面附近样本分类正确率低的问题,本文设计了一种基于双投票机制的SVM模糊样本选择方法。在此基础上,对确定区域样本直接使用SVM分类器进行分类,并利用KNN算法对模糊区域样本进行二次分类。在SemEval-2010评测任务提供的实体关系抽取数据上进行实验,实验结果表明该方法能较大提高实体关系抽取的性能。

摘要：将近似子图匹配分成节点匹配和边匹配两个阶段。将数据图中所有节点的h-邻居节点表示成向量形式,采用一种启发式推理算法进行节点匹配得到节点对应关系,使用查询节点权重提高匹配相似度,使用节点过滤、索引技术和孤立候选节点提高运算效率;利用邻居向量索引得到匹配节点集合的扩展图,进行边匹配,得到匹配图。在真实数据上进行实验,实验结果表明,该算法效果较好,运算效率较高,可以应用于节点标签稀疏的情况和top-k近似匹配。