基于维基百科信息框的本体信息提取

• 作者: 徐星羽 陈刚
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 维基百科 信息框 本体 类层次
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 355-363
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7608字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018407

摘要

针对传统方法在维基百科信息框中提取本体信息精准率较低的问题,研究维基百科信息框中的属性结构化信息.首先定义一组候选特征判定信息框属性之间的关系,建立与类别、列表、文章及维基百科信息框模板之间的关联;然后借鉴本体匹配方法提取维基百科信息框结构化信息,计算属性对的相似度,设置边界限制条件,在达到一定精确度下构建本体结构描述属性之间的关系,并构建类层次结构.结果表明,所给方法解决了提取本体信息精准率较低的问题,能高效、正确地在给定主题文章中将可能的属性结构提取出来,并发现合理的类关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈刚	武汉大学国家网络安全学院	127	336	9.0	14.0
2	徐星羽	武汉大学国家网络安全学院	1	0	0.0	0.0