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tmt_nlp(短句分析_目标九五+)

2016-04-29 12:10:45   4  举报

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[百度，百度无人车] 发布[腾讯，滴滴] 投资

95+的实体识别(基于word embedding)√

问题：没有能完全识别出机构/产品的NER1.目标：实体类型(机构名，人名，产品名)的机构名，产品名2.机构名识别：扫描每一个词

1.百度发布了百度无人车2.百度无人车由百度发布3.百度的百度无人车正在招募人才4.2014年初，腾讯投资滴滴5000万

1.360创始人周鸿祎2.周鸿祎作为360的创始人3.2014年初，马化腾投资滴滴5000万

前提1：每一类有种子关系句子结构模板(具有bootstrap性能)

95+的实体识别(基于规则)

产品名识别：

判断是否存在真实实体关系

1.识别出实体和关键词2.种子模板替换机制3.构造四元组特征向量VReference:《基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取》4.优化特征向量结构(动词核心)5.机器学习(sklearn等)

创投圈实体识别极其重要！！！

实体关系分类

1.根据实体类型分类(正则)

[任正非，华为] 总裁[李一男，百度] 加入

模板匹配

1.种子模板完全替换短句2.确定短句向量3.确定分类后与该类的有限个模板匹配4.选取匹配程度最高的模板获取ER

句法分析引擎：fudannlp

需要考虑好产品名识别！！！（全自动化几乎不可能，只能人工辅助！）

前提1：提供种子模板前提2:九五+的实体识别待测试：该过滤掉哪些词

1.华为总裁任正非2.2013年，包凡出任华兴资本CEO3.李一男离开华为加入百度

[周鸿祎，360] 创始人[马化腾，滴滴] 投资

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