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开放信息抽取技术的现状研究
被引量：
3
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作者
刘振
张智雄
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013年第11期145-148,186,共5页
如何高效地自动理解网络上出现的海量文本信息,日益成为了个严峻的考验。美国华盛顿大学图灵中心提出的开放信息抽取,是一个有效的解决方法。它具有领域的独立性,无监督抽取,对大量文本的可伸缩性等特点。该论文首先介绍了开放信息抽取...
如何高效地自动理解网络上出现的海量文本信息,日益成为了个严峻的考验。美国华盛顿大学图灵中心提出的开放信息抽取,是一个有效的解决方法。它具有领域的独立性,无监督抽取,对大量文本的可伸缩性等特点。该论文首先介绍了开放信息抽取系统的主要功能,然后详细论述了三个主要的开放信息抽取系统的特点、组成部分以及优缺点,接着分析了开放信息抽取系统的改进方法和发展趋势。最后对未来进行展望。
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关键词
开放
信息抽取
无监督抽取
关系短语
论元抽取
语义角色标注
开放语言学习
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职称材料
题名
开放信息抽取技术的现状研究
被引量：
3
1
作者
刘振
张智雄
机构
中国科学院文献情报中心
徐州工程学院
中国科学院大学
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013年第11期145-148,186,共5页
基金
国家自然科学基金"基于语言网络的文本主题中心度计算方法研究"(编号:61075047)
国家"十二五"科技支撑计划项目"面向外文科技文献信息的知识组织体系建设与应用示范"(编号:2011BAH10B00)课题五"信息资源自动处理
智能检索与STKOS应用服务集成"的研究成果之一
文摘
如何高效地自动理解网络上出现的海量文本信息,日益成为了个严峻的考验。美国华盛顿大学图灵中心提出的开放信息抽取,是一个有效的解决方法。它具有领域的独立性,无监督抽取,对大量文本的可伸缩性等特点。该论文首先介绍了开放信息抽取系统的主要功能,然后详细论述了三个主要的开放信息抽取系统的特点、组成部分以及优缺点,接着分析了开放信息抽取系统的改进方法和发展趋势。最后对未来进行展望。
关键词
开放
信息抽取
无监督抽取
关系短语
论元抽取
语义角色标注
开放语言学习
Keywords
Open Information Extraction（OIE） unsupervised extraction relation phrase argument extraction semantic role labeling open language learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
开放信息抽取技术的现状研究
刘振
张智雄
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013
3
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