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典型关系抽取系统的技术方法解析 总被引：3，自引：0，他引：3
实体关系抽取是信息抽取领域中的一项重要任务.文章在对当前关系抽取的相关文献、系统和项目进行分析研究的基础上,将基于非结构化文本的实体关系抽取技术方法归纳为:以模式构造和匹配为主线进行关系抽取、以词典驱动关系抽取、运用机器学习算法进行关系抽取、借助Ontology进行关系抽取以及多种方法有机结合进行关系抽取.从技术应用特点、核心模块的实现细节以及系统评测结果等方面深入分析了典型的关系抽取系统,它们包括EEES关系抽取系统、SVM关系抽取系统、T-Rex关系抽取系统、KMI语义网络门户的混合关系抽取系统,旨在为进一步构建实体关系抽取系统提供良好借鉴.该文为2008年第9期本期话题"知识抽取"的文章之一. 相似文献
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近年来,知识抽取技术在非结构化文本的处理中起到很重要的作用.文章在对当前知识抽取的相关文献、系统和项目分析研究的基础之上,提出了当前知识抽取研究中的主要抽取内容对象的分类,并对这些主要内容对象抽取的相关技术方法进行综述.主要总结了Web对象识别和集成、术语识别和抽取、主题发现和识别、概念层次关系的抽取、非概念层次关系的抽取、事实抽取、观点抽取和倾向识别等7种内容对象抽取的技术方法.并在此基础之上,对未来知识抽取的发展趋势进行了分析.该文为2008年第9期本期话题"知识抽取"的文章之一. 相似文献
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深入分析知识研究的基本知识单元,对知识单元的概念、特性、载体及抽取过程做详细阐述,提出知识计量研究中的知识单元的定义与特性,对知识单元的独立性、组合性、链接性、多维性、外显性、可测性进行详细说明.根据知识单元特性以及中文文献特点,提出一种基于词长和位置考虑的TF/IDF多因素改进算法,以<半导体光电>期刊1999~2006年数据为实例,对比分析了传统TF/IDF特征词抽取方法与改进后特征词抽取算法,分析结果表明,基于词长和位置的TF/IDF多因素改进算法显著提高了知识单元抽取效率和准确性. 相似文献
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基于GATE语义标注的Web信息的自动抽取 总被引：1，自引：0，他引：1
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文章分析维基百科中的文档、目录、超链接、重定向以及消歧义等基本元素与结构关系特点,围绕维基百科在信息检索、文本分类、文本聚类、歧义消解、查询扩展与信息抽取以及本体构建等信息处理任务中的典型解决方法与相关项目,综述和评析基于维基百科的语义知识挖掘的研究与应用方法,从整体上把握基于维基百科的知识挖掘研究现状与进展,为当前知识服务系统建设提供借鉴。 相似文献
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当前知识抽取的主要技术方法解析* 总被引：3，自引：0，他引：3
对MnM、KIM、Text2Onto、Amilcare、Melita等具有知识抽取功能的系统所应用的技术方法进行解析。提出在当前知识抽取技术中,机器学习和自然语言分析两大思路各自得到较大发展,并且在相互融合、相互借鉴中受益。在基于机器学习的知识抽取方面,出现以自适应信息抽取（Adaptive IE）、开放信息抽取（Open IE）为代表的新思路,并且有向自动本体学习（Ontology Learning）方向发展的趋势;在基于自然语言分析的知识抽取方面,基于模式标注、语义标注的方法得到广泛关注和进一步完善,并且有向基于Ontology的信息抽取（OBIE）方向发展的趋势。此外,为减少Ontology建设成本,让人们可以利用简单的自然语言构建Ontology,基于受控语言的信息抽取（CLIE）技术也得到一定的关注。 相似文献
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基于Ontology的大规模知识库系统是语义内容应用的基础.文章介绍了四个有代表性的基于Ontology的大规模知识库系统,分别分析了系统的关键技术、特点和性能,并对它们的性能进行了对比分析,最后分析了当前系统的局限、挑战和趋势,以期对国内数字图书馆知识库建设有所帮助.该文为2008年第9期本期话题"知识抽取"的文章之一. 相似文献
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《现代图书情报技术》2006,(4):91-92,73
基于GATE的中文信息抽取系统的开发和实现李飒（中国科学院文献情报中心2003级硕士生）专业：图书馆学研究方向：广域网文献信息系统指导教师：张智雄研究馆员（中国科学院文献情报中心） 相似文献