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非结构化信息抽取关键技术研究探讨
被引量：
10
1
作者
周法国
王映龙
+1 位作者
杨炳儒
宋泽锋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第14期1-6,21,共7页
以基于内在认知机理的知识发现理论为指导,针对汉语命名实体识别的难点,充分考虑专家知识在命名实体识别中的作用;根据不同的实体类型,采用灵活变化的统计与规则相结合的方式;采用各种技术来研究信息抽取的任务,如:机器学习技术、篇章...
以基于内在认知机理的知识发现理论为指导,针对汉语命名实体识别的难点,充分考虑专家知识在命名实体识别中的作用;根据不同的实体类型,采用灵活变化的统计与规则相结合的方式;采用各种技术来研究信息抽取的任务,如:机器学习技术、篇章分析与理解技术、句法分析技术、图算法与图挖掘技术、词计算技术、快速全文检索技术等;该文探讨的是不仅要从文本中获取简单子句中的关系,还要获得跨句子、段落中的实体关系。
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关键词
信息抽取
内在
认知
机理
命名实体识别
共指消解
机器学习
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职称材料
题名
非结构化信息抽取关键技术研究探讨
被引量：
10
1
作者
周法国
王映龙
杨炳儒
宋泽锋
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
江西农业大学软件学院
北京科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第14期1-6,21,共7页
基金
国家自然科学基金No.60675030
江西省自然科学基金No.0511035
No.2007GZS0358~~
文摘
以基于内在认知机理的知识发现理论为指导,针对汉语命名实体识别的难点,充分考虑专家知识在命名实体识别中的作用;根据不同的实体类型,采用灵活变化的统计与规则相结合的方式;采用各种技术来研究信息抽取的任务,如:机器学习技术、篇章分析与理解技术、句法分析技术、图算法与图挖掘技术、词计算技术、快速全文检索技术等;该文探讨的是不仅要从文本中获取简单子句中的关系,还要获得跨句子、段落中的实体关系。
关键词
信息抽取
内在
认知
机理
命名实体识别
共指消解
机器学习
Keywords
information extraction
inner cognitive mechanism
name entity recognition
anaphora resolution
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非结构化信息抽取关键技术研究探讨
周法国
王映龙
杨炳儒
宋泽锋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
10
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