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总结-基于新浪财经数据的关系抽取的多分类模型构建

@(Relation Extraction)[svm|jintongsoft]

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[TOC]

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任务简介

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关系抽取属于知识库构建的一个部分，目前常见的做法是通过模板规则方法和机器学习方法（分类算法）。 —— 参考文献下载

本文借助分类算法SVM进行。## 语料说明-------------------- 来源 ：新浪财经—— 点击查看；- 标记规则：说明文档—— 点击下载；标记源程序下载—— 点击下载；标记应用程序下载—— 点击下载；- 概况 ：6000篇原始文档，2485篇标记文档；标记文档中合法文档为2442篇，非合法文件为43篇；标记格式为类型A和B的句子数分别为43932和2710；标记格式类型A中合法句子数为32858，非合法句子数为11074；数据及详细分析文件—— 点击下载；- 训练数据和测试数据 ：训练数据句子数为23595，测试句子数为7865；> 感谢：朱洋峰（原始数据+外部词典），标记小组（标记数据）。## LibSVM说明-------------------> 本文借助libsvm工具实现SVM分类模型的设计。- libsvm下载—— 点击下载- libsvm使用文档—— 点击下载> 感谢：台湾大学林智仁等人(Lin Chih-Jen el.)开发的libsvm工具。## 程序设计-------------------> 开发环境： Eclipse(Luna Release 4.4.0) + JDK 1.7；> 普通Java项目：使用时选择file>Import>General>Existing Projects into Workspace导入即可；> 编码：UTF-8；### 标注器源程序说明--点击下载- 结构说明

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- 外部资源文件说明

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### 模型训练阶段源程序说明-- 点击下载- 结构说明

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- 外部资源文件说明 详见KeyValue.java ### 模型应用源程序说明-- 点击下载- 结构说明

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- 外部资源文件说明 详见KeyValue.java## 实验结果-------------------- 研究特征说明（基于参考文献） 实体内：实体长度，实体类型，实体内容，实体的语义依存类型 实体间：实体类型组合，实体间距离，实体结构依存组合 实体外：实体距核心谓词的距离，实体前后1、2个词的词性- 实验思路 特征选择：探究每个单独特征、每类特征（内，间，外）、依存特征（语义依存，结构依存，距核心谓词的距离） 参数训练：借助libsvm工具结合训练数据进行参数训练- 实验结果

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- 实验分析1.分类的成功率基本上和训练数据的数据量成正比 2.一般情况下，一个及格的分类所需数据量约为1000 3.Best Feature Group：无实体前后1，2个词的词性的其它特征 4.关系“Describe”和“Cpoint”的训练数据（前者600多条，后者800多条）相较于其它类型过少，导致这两类结果不是太好。 - 后续改进方向1.扩充类型“Describe”和“Cpoint”的训练数据2.修改分类体系## 意见与建议-------------------> 限于自身能力，最终的结果可能并非完美。实验过程中考虑的方面可能也不够全面，设计的程序也可能不是最优。如有问题，还望通过以下方式联系！>- 邮箱： [email protected]>- QQ号：1719027891-------------------感谢吴老师提供的此次实习机会，感谢公司中同事们的帮助！