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1.
领域本体的关系抽取研究 总被引：3，自引：0，他引：3
何琳 《现代图书情报技术》2008,3(4):35-38
利用机器学习和自然语言处理技术中的有关方法,研究从语料中抽取概念关系为领域本体构建服务。对等级关系以及领域关系的抽取方法作详细阐述,并通过实验证明该方法是有效的。 相似文献
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基于机器学习的文本自动分类研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
文本自动分类是目前最常用的文本信息自动处理技术,也是机器学习、自然语言处理和信息检索领域的研究热点之一。本文比较全面、深入地论述了基于机器学习的文本自动分类所涉及的相关问题及解决方法,并提出了当前该领域面临的主要研究问题。 相似文献
3.
人工智能技术在会计档案管理中有较大应用潜力。在会计档案管理中,我们可以借助机器学习技术,确定会计档案的保管期限与保密等级、挖掘其潜在价值,并构建基于机器学习技术的会计档案知识库系统模型;借助自然语言处理技术,提高会计档案查准率与查全率、帮助其实现自动编研,并构建会计档案语料专用分层系统模型;借助生物特征识别技术,核查会计档案形成主体与内容真实性;借助人机交互技术,为满足会计档案用户多样化需求、提升用户体验提供便利。 相似文献
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自然语言处理中语法分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
孙鑫 《现代图书情报技术》2004,(Z1)
语法分析是自然语言处理中的关键环节 ,本文就自然语言处理中应用到的上下文无关语法、转换语法、剖析、转换网络和扩充转换网络等语法分析方法进行了论述。 相似文献
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标签形式的社会性语义越来越占据主导地位,使元数据界在这种新形式的信息内容表达和检索方面面临机遇和挑战。其中,主要的挑战是与标签相关的语境信息的缺失。以Flickr标签为例,对如何利用社会性语义资源来丰富主题元数据进行了实验。实验过程包含4个步骤：收集Flickr标签样本;通过共有信息计算标签间的同现情况;通过Google检索结果来追踪标签对的语境信息;用自然语言处理和机器学习技术来抽取标签间的语义关系。本实验能够利用Google搜索结果构建语境库,并且以自然语言处理和机器学习算法对这些语句进行处理。这种新方法对于赋予标签对以一定语义关系有相当高的准确率。也探讨该方法在利用社会性语义丰富的主题元数据方面的意义。 相似文献
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随着信息技术的飞速发展,文档自动分类成为信息组织、知识管理的重要方法.随着在线资源应用的增长以及各类应用和资源的普及,需要采用文本挖掘、机器学习和自然语言处理等技术和方法论从电子文件中获取信息,这样使得对各类信息的分类和提取成为一个新兴的探索领域.文章针对电子文件自动分类的特点,对其中采用的文档表现、分类器构造、知识提取等技术和常用的电子文件自动分类方法作了简要介绍. 相似文献
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自然语言处理是对自然语言信息进行处理的技术,文章在对国内已经进行的自然语言处理项目进行调查、分析的基础上,总结了国内自然语言处理技术的研究与技术应用现状. 相似文献