基于语义上下文分析的因特网人物信息挖掘

• 作者: 刘金红 宋舜宏 施凡 陆余良
• 来源期刊: 安徽大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 人物信息挖掘 语义上下文 隐马尔可夫模型 命名实体识别
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 3788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2009.04.009

摘要

网络信息的爆炸式增长给人物信息的自动获取带来了巨大挑战.论文针对因特网上大量的人物信息,设计了一种基于语义上下文分析的人物信息挖掘体系框架,重点阐述了人物简历信息识别方法、基于隐马尔可夫模型(HMM,Hidden Markov Model)的命名实体识别方法和基于语义上下文分析的人物信息抽取算法.经实验表明:基于语义上下文分析的人物信息挖掘方法具有较高的信息抽取效率和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆余良	解放军电子工程学院网络系	42	682	12.0	25.0
2	刘金红	解放军电子工程学院网络系	9	370	5.0	9.0
3	宋舜宏	解放军电子工程学院网络系	3	8	2.0	2.0
4	施凡	解放军电子工程学院网络系	3	6	2.0	2.0