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基于特征向量的中文实体间语义关系抽取研究的中期报告
一、研究背景和意义
中文实体间语义关系抽取是自然语言处理领域的一个研究热点，涉及到实体表示、实体关系表示、基于特征的机器学习等多个方面。实体关系抽取技术在信息检索、知识图谱构建等领域具有重要应用价值。目前，许多研究者利用深度学习等方法实现了对英文实体关系抽取的高效识别，但中文实体关系抽取面临着语言复杂性、语义消歧等问题，尚需进一步研究。
二、研究内容和方案
本研究基于中文文本，探索特征向量在中文实体关系抽取中的应用。具体研究内容包括：
1.中文实体识别和关系抽取技术研究，构建中文实体关系抽取模型；
2.利用分词、词性标注、命名实体识别等方法，提取中文文本特征，并生成特征向量；
3.设计实验，分别利用朴素贝叶斯、最大熵、支持向量机等分类算法，训练模型并评估效果；
4.分析特征向量的优缺点，提出优化方案。
三、研究进展
1.构建了中文实体关系抽取模型；
2.实现了中文文本特征的提取和特征向量的生成；
3.完成了朴素贝叶斯、最大熵、支持向量机等分类算法的实验；
4.对实验结果进行了分析，初步发现特征选择对模型效果的影响较大。
四、研究展望
1.进一步分析特征向量对模型效果的影响，探索更优的特征选择方法；
2.尝试引入深度学习等方法，进一步提升中文实体关系抽取的识别效果；
3.探究中文实体关系抽取的跨语言应用，拓展其应用场景。