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领域相关的数学文本语义抽取
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作者
陈肖宇
王伟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期2386-2393,共8页
针对科技领域文档语义信息获取不充分的问题,提出一套基于规则的数学领域相关文本的语义抽取方法。首先从文本中提取领域概念并实现数学实体与领域概念之间的语义映射;然后对数学符号的上下文进行分析,获取数学符号的实体指代或文字描述...
针对科技领域文档语义信息获取不充分的问题,提出一套基于规则的数学领域相关文本的语义抽取方法。首先从文本中提取领域概念并实现数学实体与领域概念之间的语义映射;然后对数学符号的上下文进行分析,获取数学符号的实体指代或文字描述,进而抽取其语义;最后基于已抽取的数学符号语义实现表达式的语义分析。以线性代数文本为研究实例,构建了一个语义标注数据集并进行实验,实验结果表明所提方法对标识符、线性代数实体以及表达式的语义抽取具有93%以上的精确率和91%以上的召回率。
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关键词
语义抽取
实体指代
上下文分析
数学语言处理
数学文本理解
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题名
领域相关的数学文本语义抽取
1
作者
陈肖宇
王伟
机构
北京航空航天大学
数学
科学学院
数学、
信息与
行为
教育部
重点
实验室
(
北京航空航天大学
)
北京航空航天大学
大数据科学与脑机智能高精尖创新中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期2386-2393,共8页
文摘
针对科技领域文档语义信息获取不充分的问题,提出一套基于规则的数学领域相关文本的语义抽取方法。首先从文本中提取领域概念并实现数学实体与领域概念之间的语义映射;然后对数学符号的上下文进行分析,获取数学符号的实体指代或文字描述,进而抽取其语义;最后基于已抽取的数学符号语义实现表达式的语义分析。以线性代数文本为研究实例,构建了一个语义标注数据集并进行实验,实验结果表明所提方法对标识符、线性代数实体以及表达式的语义抽取具有93%以上的精确率和91%以上的召回率。
关键词
语义抽取
实体指代
上下文分析
数学语言处理
数学文本理解
Keywords
semantic extraction
entity mention
context analysis
mathematical language processing
mathematical text understanding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
领域相关的数学文本语义抽取
陈肖宇
王伟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
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