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摘要:
采用本体学习的方法,以百度百科植物类词条内容的非结构和半结构化中文文本信息作为语料进行处理.使用一种有指导的基于依存句法分析的词汇-语法模式来获取植物领域的概念、分类和非分类关系,并分别利用基于词表过滤的方法和给模式添加限制的方法,较大程度地提高了关系抽取的精确度,完成在轻量级本体的基础上自动构建重量级本体.该方法建立了一个特定领域语料的概念层次,提高了最具代表性的分类和非分类关系的发现,并使用OWL语言形式化表达抽取结果.实验表明,该方法在非分类关系抽取上取得了较好的结果,为该领域知识图谱构建奠定了基础.
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文献信息
篇名 植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 植物领域本体 知识图谱 非分类关系 本体学习 百度百科
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 278-284
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.09.038
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 赵明 中国农业大学信息与电气工程学院 172 4205 37.0 58.0
2 陈瑛 中国农业大学信息与电气工程学院 4 19 2.0 4.0
3 王红说 中国农业大学信息与电气工程学院 2 9 1.0 2.0
4 杜亚茹 中国农业大学信息与电气工程学院 3 11 1.0 3.0
5 杜会芳 中国农业大学信息与电气工程学院 2 46 2.0 2.0
6 张家军 中国农业大学信息与电气工程学院 1 9 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
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