《表2 格萨尔领域词汇：基于词向量和远程监督学习的格萨尔领域知识发现方法研究》

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《基于词向量和远程监督学习的格萨尔领域知识发现方法研究》

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获取实验数据之后，需要对非结构化、半结构化的格萨尔文本数据、百度百科人物介绍数据进行分词；同时在知识图谱中提取人物关系，基于这些关系对知识图谱数据进行过滤。我们首先通过Jieba完成文本的分词，再用停用词表过滤掉无用词，经手工筛选后最终提取领域词汇1255条，最高频的10个词及其词频如表2所示。