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101.
针对目前网络上的标题党新闻,提出一种标题党新闻自动识别的算法。通过分析新闻网页构成的特点,抽取出新闻标题和新闻正文;以句子关系矩阵为基础,提出一种以语句为单位的主题句抽取算法;根据句子相似度计算结果来进行判断。实验表明,本方法的识别精度可达到80%,是一种有效的方法。 相似文献
102.
清华大学图书馆为了更好地利用新技术服务读者,推出馆藏书目信息自助短信推送服务。该服务通过在OPAC网页上进行信息抽取,自建网页采集读者手机号码,建立结构化数据库,利用"企信通"短信平台的数据库同步功能,实现将读者需要的书目信息发送到指定的手机终端的功能。 相似文献
103.
参考文献是为撰写论文和著作而引用的有关信息资源。在这个信息呈几何式增长的时代,仅凭一己之力而不参考前人的成果是难以开展研究工作的,其意义不言自明。关于参考文献的功能与作用,已有众多论述,如:1.体现科学研究的继承和相关性;2.节省篇幅、精练文字;3.知识产权保护功能,尊重和保护被引用者依法享有的著作权,同时也将别人与自己的新成果明确区分开来;4.文献检索功能,有助于文献的追本溯源,促进科技情报和文献计量学的研究,推动该学科发展;5. 相似文献
104.
本文重点探讨基于编辑距离的网页相似度算法在Web 抽取系统中的应用与实现.通过结合基于URL 及编辑距离的网页结构相似度的计算方法,抽取系统在抽取过程中能够检测网页结构的变化,从而主动做出判断,选择适应规则进行抽取或通过主动学习自动扩展规则库.结构相似度计算赋予系统感知网页结构变化的能力,系统通过主动自我更新与调整,能更好地适应面向实际应用的异构资源的获取.算法的可行性和效率在原型系统中得以验证. 相似文献
105.
随着信息抽取技术的日益发展,信息抽取的准确性、效率、覆盖率以及维护成本等综合性能的提高成为有待突破的核心问题.提升信息抽取系统在运行过程中的自我优化能力是解决这个问题的关键.本文针对目前信息抽取系统优化中存在的人工参与过多、训练集要求过高等问题,提出一种基于本体学习与动态内容识别相结合的自优化方式,即通过动态内容识别结构化抽取结果,借助发掘的新概念促进本体学习,之后用新本体生成新抽取模式,循环迭代,最终实现信息抽取系统不断自优化.最后设计了系统实验方案并进行实验,实验结果证明在该自优化方案下抽取的准确性与覆盖率得到显著提升. 相似文献
106.
事件检测与描述(Event Detection and Characterization,EDC)自2005年作为自动内容抽取(Automatic ContentExtraction,ACE)评测的一个重要子任务出现以来,中文事件的标注、检测与描述越来越成为研究热点。本文就自动内容抽取中的中文事件标注进行详细、系统地研究,主要包括:在ACE会议定义中文事件相关概念的基础上,给出事件标注中事件的可标注内容,包括事件范围及事件触发词等;根据生活中的事件分类在人工事件标注中对EDC的事件进行类别划分及其子类的详细区分,以降低事件检测的复杂度;对每个事件类别(包括子类别)中构成事件的元素进行研究,综合事件类别及其元素信息完成中文事件的标注。本文的研究成果在中文文本信息抽取、自动摘要及主题检测与追踪中得到了很好的应用。 相似文献
107.
网络舆情搜索引擎与通常的网络信息搜索不同,其最终结果要深入到站点和页面内部采集与抽取有效数据,给情报界提出了许多新的研究内容和方法.在对网页信息抽取的模板和页面分析两种方式、基于自然语言处理、包装器归纳和Ontology抽取方法的分析基础上,使用基于包装器归纳方式并在规则生成模块中采用专家模式,设计一种基于样本学习的新闻抽取方法,通过人工分析网页源代码制定和修改抽取规则,然后根据抽取规则进行信息自动抽取,以提高舆情搜索引擎的精度和质量. 相似文献
108.
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
109.
专利技术术语的抽取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对专利中缺少技术关键词的问题,在对主要的术语抽取方法研究的基础上,引入C-value方法,修改了术语构词规则和术语度(termhood)计算公式,用PC-value值测量一个词语的术语度,提出了专利技术术语抽取的流程模型,实现了从专利中抽取技术术语.该模型分为四个阶段:①分词和词性标注; ②运用语言学规则取得可能术语列表; ③计算词语的术语度值,取得候选术语列表; ④领域专家评估并确定术语.实验结果证明,提出的方法能很好地抽取中文专利技术术语,在长术语的抽取和抽取精度上比C-value方法更具有优势. 相似文献
110.