永恒语言学习研究与发展

• 作者: 丰小月 林希珣 梁艳春 管仁初
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 永恒语言学习(NELL) 半监督学习 语义漂移 知识抽取 知识整合
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 82-88
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.01.010

摘要

为了构建智能的语言学习模型,Tom M.Mitchell教授2010年在美国人工智能协会(AAAI)上提出永恒语言学习(NELL)的概念.NELL模型主要运用半监督学习和自然语言处理技术,持续不断地从互联网上获取大量文本,抽取知识,丰富知识库,使永恒语言学习模型变得更加智能.介绍了永恒语言学习模型及模型的组成;描述了NELL的孕育和发展以及面临的6个主要问题,包括自省能力开发,每天需要短暂的人工监督,新谓词学习,新类型知识的学习;命名实体建模和更精确的统计学习模型构建;提出拟解决现有问题的新永恒语言学习模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁艳春	吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室	73	723	15.0	25.0
5	管仁初	吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室	5	10	2.0	3.0
9	丰小月	吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室	3	28	2.0	3.0
10	林希珣	吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0