基于词典信息和网络百科的下位词获取

• 作者: 周俊生 宋文杰 曲维光
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 下位词 词典 网络百科 模式方法 正则式
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 821-827
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5522字
• 语种: 中文

摘要

对中文下位词自动抽取方法进行研究,提出一种基于词典信息和网络百科的下位词获取方法,旨在构建一个较为完善的上下位词语知识库.基于词典信息的抽取方法利用《中文概念词典》和《中国分类主题词表》中蕴含的格式化信息获取上下位关系.基于网络百科的抽取方法利用维基百科、百度百科和互动百科,分析百科网页地址和内容格式,利用正则式抽取下位词语.对获取到的下位词进行自动过滤和人工校对,实验表明,与NLP&CC 2012上下位关系评测结果相比,本文方法取得较好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲维光	南京师范大学计算机科学与技术学院	52	547	14.0	21.0
4	周俊生	南京师范大学计算机科学与技术学院	30	607	11.0	24.0
14	宋文杰	南京师范大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0