基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取

• 作者: 吴小龙 曹存根
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: Web表格 知识抽取 表格聚类 等价压缩 快速聚类
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息抽取与文本挖掘
• 页码范围: 75-84
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 8880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2019.04.009

摘要

Web表格知识抽取是一种重要的获取高质量知识的途径,在知识图谱、网页挖掘等方面具有广泛的研究意义与应用价值.传统的Web表格知识抽取方法主要依赖于良好的表格结构和足够的先验知识,但在复杂的表格结构以及先验知识不足等情形下难以奏效.针对这类方法的问题,该文通过充分利用表格自身的结构特点,提出了一套可面向大规模数据的基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取方法,以无监督的聚类方式获得相似形式结构的表格,从而推测其语义结构以抽取知识.实验结果表明,基于等价压缩的快速聚类算法在保持同水平的聚类准确率的前提下,在时间性能上相比传统方法有大幅度的提升,5000个表格的聚类时间由72小时缩短为20分钟,且在表格聚类后利用表格模板所抽取的知识三元组的准确率也达到了令人满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹存根	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	91	991	17.0	27.0
2	吴小龙	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	1	1	1.0	1.0