基于模式识别的文本知识点深度挖掘方法

• 作者: 温有奎 温浩 王民
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 文本挖掘 语义三元组 直接知识获取
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 279-284
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.3.052

摘要

针对目前大数据知识获取存在的噪声大的问题,提出了文本知识点深度挖掘方法.首先构建了学术论文创造性特征的“问题,方法,结果”三元组本体模型;其次利用模式识别等技术对学术论文文摘进行统计分析、特征提取、机器学习、模式判定分析;最后对学术论文创造性核心知识的三元组进行深度挖掘.实验结果表明,该方法能大大过滤掉学术文献大数据检索的噪声,便于用户快速定位大型学术文献数据库论文的研究问题,采用的新方法和得到的结果能判断学术论文的阅读价值,并为大数据深度知识挖掘和关联发现研究提供基础.该类方法未见有公开的文献报道,属于一种探索性研究和实验.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温有奎	西安电子科技大学经济管理学院	58	1350	21.0	35.0
2	王民	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	108	458	11.0	17.0
3	温浩	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	8	33	4.0	5.0