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| 当前知识抽取的主要技术方法解析* | |
| 引用本文： | 张智雄,吴振新,刘建华,徐健,洪娜,赵琦.当前知识抽取的主要技术方法解析*[J].现代图书情报技术,2008,24(8):2-11. |
| 作者姓名： | 张智雄 吴振新 刘建华 徐健 洪娜 赵琦 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院国家科学图书馆,北京,100190 2. 中国科学院国家科学图书馆,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100049 3. 中国科学院国家科学图书馆,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100049;中山大学资讯管理系,广州,510275 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 知识抽取 机器学习 自然语言分析 本体 |
| 收稿时间： | 2008-06-16 |
Analysis of State-of-the-Art Knowledge Extraction Technologies |
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| Zhang Zhixiong,Wu Zhenxin,Liu Jianhua,Xu Jian,Hong Na,Zhao Qi.Analysis of State-of-the-Art Knowledge Extraction Technologies[J].New Technology of Library and Information Service,2008,24(8):2-11. | |
| Authors: | Zhang Zhixiong Wu Zhenxin Liu Jianhua Xu Jian Hong Na Zhao Qi |
| Institution: | (National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) (Graduate University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China） (Department of Information Management,Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China） |
| Abstract: | Based on the analysis of some state-of-the-art knowledge extraction systems,i.e.,MnM,KIM,Text2Onto,Amilcare and Melita,it brings forward that two kinds of technologies,i.e.,machine learning and natural language analysis,are developed respectively and get benefits from the inter-reference.On machine learning aspect,some new methods,such as Adaptive Information Extraction,Open Information Extraction,are put forward and have a trend toward Ontology Learning.On nature language analysis aspect,the methods of Pattern-Based Annotation and Semantic Annotation get more attention than ever,and have a trend toward Ontology Based Information Extraction.Besides,Controlled Language Information Extraction method is introduced to reduce the cost of Ontology Construction and allow non-specialists to create or edit ontological data using simple nature language. |
| Keywords: | Knowledge extraction Machine learning Nature language analysis Ontology |
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