基于KPS的Web信息抽取MAS模型的研究

• 作者: 张和江 段隆振 熊必成 钱君
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: Web信息抽取 KPS MAS Agent
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 79-82,85
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2007.09.025

摘要

在现有的相关研究的基础上,提出一个基于KPS的Web信息抽取的多Agent系统(MAS)模型.基于KPS的Web信息抽取方法集合了分别基于关键字、模式和样本的信息抽取技术的优点,有利于满足抽取高精度、高复杂度和高性能信息的要求.一个多Agent系统(MAS)可以把问题由大化小,由复杂变简单,每个Agent完成一个小目标,Agent间通过协调和合作,共同完成复杂的Web信息处理.而将基于KPS的Web信息抽取方法与多Agent系统进行有机的结合,可以大大降低Web信息抽取的难度,提高信息抽取的精度,从而更大地满足用户的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段隆振	南昌大学信息工程学院计算机系	78	539	11.0	20.0
2	熊必成		27	82	5.0	8.0
3	张和江	苏州大学体育学院	2	6	1.0	2.0
4	钱君	南昌大学信息工程学院计算机系	1	5	1.0	1.0