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摘要:
随着大量的科研论文出现在互联网上,从中精确地抽取论文头部信息和引文信息显得十分重要.提出了基于本体相似度的信息抽取方法,该方法的关键在于用本体相似度判定某个行本体是正例还是反例,然后通过主动学习选择最有可能包含抽取信息的行本体集,再充分利用本体的语义推理能力找到正确的片断.从论文中提取头部信息和引文信息为进一步的语义检索和语义存储奠定基础.测试数据集的实验结果显示该方法比其他方法具有较高的准确率.
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2001~2011年黄海水产研究所中文科技论文产出分析*
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文献信息
篇名 基于本体相似度的中文科研论文信息抽取
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 信息抽取 本体相似度 语义推理 主动学习
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 203-206
页数 4页 分类号 TP18
字数 3380字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.12.060
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨学兵 安徽工业大学计算机学院 23 407 9.0 20.0
2 徐慧 安徽工业大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
信息抽取
本体相似度
语义推理
主动学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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