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摘要:
为了从自由文本中挖掘大量高质量的事实抽象出三元组,并将其与现有的知识库进行知识融合,提出了知识图谱构建中的知识扩充框架。首先对知识图谱的构建过程进行了认知,指出传统的关系挖掘仅仅是利用句法依存树抽取路径上的节点作为关系,对于复杂句子表现较差。在此基础上建立了一种基于关系类型的结合多种特征的知识扩充框架,该方法自动获取高质量知识。效果在开放网页句子中达到F1值88%。
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文献信息
篇名 面向知识扩充的实体关系挖掘
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 知识图谱 关系挖掘 知识扩充 句法依存 特征抽取
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 28-30
页数 3页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
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 杨帅 同济大学电子与信息工程学院 27 87 4.0 8.0
2 宋汝良 3 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
知识图谱
关系挖掘
知识扩充
句法依存
特征抽取
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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