一种基于Bootstrapping的本体学习方法

• 作者: 张俊 徐惠 戴云徽 蔡施彦 高志强
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息抽取 本体学习 自扩展
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 56-58
• 页数: 3页
• 分类号: TP319
• 字数: 2017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2008.04.014

摘要

提出了一种基于自扩展的本体学习方法用于获取领域术语.该方法只需提供少量种子术语和一个未标注语料库作为输入,由种子术语开始学习抽取模式,再由学习到的模式发现新的术语,进一步由新发现的术语学习新的抽取模式,如此循环迭代.实验结果表明,该算法能够产生较高质量的领域术语集合和抽取模式集合,这样的集合可用于相关领域的信息抽取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高志强	东南大学计算机科学与工程学院	25	266	6.0	16.0
2	戴云徽	南京理工大学经济管理学院	5	21	3.0	4.0
3	张俊	东南大学计算机科学与工程学院	22	174	7.0	12.0
4	徐惠	东南大学软件学院	2	8	2.0	2.0
5	蔡施彦	东南大学计算机科学与工程学院	1	6	1.0	1.0