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摘要:
中文信息抽取系统中实体关系模式的自动获取对于整个系统具有重要意义.在bootstrap方法的基础上,根据汉语在形式表达上的多样性特点,使用统计学习技术采自动获取新模式.实验表明,该方法在人工干预很少的情况下,能够快速查找新模式,且新模式的获取不受应用领域限制.因此该方法对于提高信息抽取系统的性能是有效的.
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词汇语义
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 汉语实体关系模式的自动获取研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 信息抽取 实体关系 模式匹配 相似度
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 183-185
页数 3页 分类号 TP312
字数 4845字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.02.044
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 郑彦宁 131 1249 20.0 28.0
2 傅继彬 北京理工大学计算机系 4 51 4.0 4.0
3 邓擘 4 19 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (0)
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2010(1)
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2019(6)
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  • 二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
信息抽取
实体关系
模式匹配
相似度
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导