基于聚类的分级信息抽取方法初探

• 作者: 方莹 葛寒松
• 来源期刊: 电脑知识与技术（技术论坛）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息抽取 聚类 向量空间模型 中心向量模型
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息管理
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3634字
• 语种: 中文

摘要

按照信息抽取粒度不同,本文在基于向量空间模型的句子聚类基础上,提出分两级建立事件模板的方法.相应地,信息抽取过程也分两级,即采用基于中心向量模型的方法抽取句子级信息,采取模式匹配的方法抽取词语或短语级信息.实验结果表明,此方法能对文本信息进行较有效的全面提取,实验结果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方莹	商丘师范学院计算机科学系	23	116	5.0	10.0
2	葛寒松	商丘师范学院计算机科学系	11	27	4.0	4.0