非结构化信息抽取关键技术研究探讨

• 作者: 周法国 宋泽锋 杨炳儒 王映龙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 信息抽取 内在认知机理 命名实体识别 共指消解 机器学习
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 1-6,21
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 10230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.14.001

摘要

以基于内在认知机理的知识发现理论为指导,针对汉语命名实体识别的难点,充分考虑专家知识在命名实体识别中的作用;根据不同的实体类型,采用灵活变化的统计与规则相结合的方式;采用各种技术来研究信息抽取的任务,如:机器学习技术、篇章分析与理解技术、句法分析技术、图算法与图挖掘技术、词计算技术、快速全文检索技术等;该文探讨的是不仅要从文本中获取简单子句中的关系,还要获得跨句子、段落中的实体关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王映龙	江西农业大学软件学院	82	408	13.0	17.0
2	杨炳儒	北京科技大学信息工程学院	319	4361	32.0	49.0
3	宋泽锋	北京科技大学信息工程学院	11	173	5.0	11.0