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隨著互聯網的飛速發展，大量的文本信息被分享到網上，如何在海量的網絡信息中提取出可靠性較高的人物關系已成為信息抽取領域中的一個重要研究課題。為深入進行人物關系識別任務在中文方面的研究，提出了基于多元特征的分塊人物關系識別系統，設計了較為完備的特征池，包括詞袋特征、相關頻率特征、依存樹（DT）特征、命名實體識別（NER）特征等，為不同的關系從特征池中選擇效果最佳的特征集合，并實驗了多種基于有監督的機器學習分類算法。本系統在2015年中國機器學習會議競賽（ CCML Competition）舉辦的兩個任務（Taskl是從單個新聞標題中判定給定人物的關系；Task2是從多個新聞標題中判定人物的關系）的數據集上分別取得了75. 68%和76. 58%的MacroF1值，均位列參賽成績的第一名。
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