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針對目前基于監督學習的關系抽取方法需要標注大量訓練數據和預先定義關系類型，提出了一種基于詞語共現信息構建關聯網絡并在關聯網絡上進行圖聚類分析的人物關系提取方法。首先，從新聞標題數據獲得關聯度較高的500個人物對用于關系抽取研究；然后，抓取關聯人物對所在新聞數據，對其進行預處理，并利用詞頻一逆向文檔頻率（ TF-IDF）得到人物對共現句子中的關鍵詞；其次，基于詞語共現信息得到詞語之間的關聯，進而建立關鍵詞關聯網絡；最后，利用對關聯網絡進行圖聚類分析以獲得人物關系。在關系抽取的實驗中，與傳統基于詞語共現和模式匹配的中文實體關系提取方法相比，所提方法在準確率、召回率和平衡F分數（ F-score）上分別提升了5.5，3.7和4.4個百分點。實驗結果表明，所提算法能夠在沒有標注訓練數據的條件下，有效地從新聞數據中抽取豐富且高質量的人物關系數據。
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