单文本指代消解提升人物家庭网络构建效率与召回性能

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本文主要探讨了基于单文本指代消解的人物家庭网络构建研究。人物家庭网络作为社会关系网络中的关键部分，对于理解社会结构、家族动态以及人际关系具有重要意义。传统的家庭关系抽取方法可能受限于文本信息的局部性和复杂性，往往难以全面准确地提取出所有家庭成员及其关系。为此，研究人员在此背景下提出了一种创新的方法，利用单文本指代消解技术来解决这个问题。 单文本指代消解是一种自然语言处理技术，旨在识别文本中的指代词语所指的具体实体或概念，这对于理解和解析家庭网络中的亲属关系尤为重要。通过这种方法，可以突破传统方法的局限，扩展家庭关系抽取的覆盖范围，从而提高人物家庭网络的召回性能。换句话说，这种方法能够更有效地找出文本中隐含的家庭联系，即使是那些未明确提及但可以通过上下文推断的关系。 文中提出的基于人物虚拟边的家庭网络评估指标是另一个重要贡献。这个指标考虑到了构建家庭网络时的不确定性和复杂性，通过对虚拟边的添加和删除进行评估，能够更客观地衡量所构建家庭网络的质量。它不仅关注实际存在的家庭关系，还关注了潜在的联系，使得评估结果更为全面和精确。 作者在大规模的中文语料库Gigaword上进行了实验验证，结果显示，这种基于单文本指代消解的方法在抽取出人物家庭关系方面表现出较高的准确性，显著提升了人物家庭网络的召回能力。这样的成果为社会网络分析提供了更为丰富和精细的基础数据，有助于深入研究社会结构和人类行为。 总结来说，本文的研究为社会关系网络特别是家庭网络的挖掘提供了一种有效的新方法，通过结合单文本指代消解技术，解决了家庭关系抽取的难题，为相关领域的研究和应用开辟了新的路径。同时，提出的家庭网络评估指标也为后续的网络构建提供了有价值的参考标准。

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