互联网命名实体抽取及关联关系挖掘研究

• 作者: 彭庆喜 陈军威
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: UIMA 命名实体 抽取 强关联关系 IMDB
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 132-134
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3164字
• 语种: 中文

摘要

首先分析了互联网文本中命名实体分布特征；然后使用UIMA SDK构建一个文本分析引擎在文档中寻找命名实体,将结果写入抽取信息数据库EIDB中；最后对文本中包含的命名实体的强关联关系进行了关联分析.实验证明该框架非常有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭庆喜	武汉东湖学院计算机学院	10	19	3.0	3.0
2	陈军威	武汉东湖学院计算机学院	2	8	2.0	2.0