基于CFN的教材内容提要信息抽取研究

• 作者: 冯艳 吕国英 李茹
• 来源期刊: 山西大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 信息抽取 中文框架语义 语义特征向量 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 5039字
• 语种: 中文

摘要

文章选用教材义特征向量作为信息抽取的基础,并用神经网络方法对语料进行训练学习并自动获取模板语义特征向量,最后结合目标模板抽取出所需信息.这种方法避开语法分析,具有较细的处理粒度,对语义元素搭配形式相对规范的领域具有一定的普遍适用性.实验结果表明,基于中文框架语义的信息抽取方法具有相对较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕国英	山西大学计算机与信息技术学院	28	140	7.0	10.0
2	李茹	山西大学计算机与信息技术学院	99	683	13.0	21.0
3	冯艳	山西大学计算机与信息技术学院	2	4	1.0	2.0