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1.
基于核函数中文关系自动抽取系统的实现   总被引:11,自引:0,他引:11  
实体关系抽取是信息抽取的重要组成部分.基于核函数的中文实体关系自动抽取系统应用改进的语义序列核函数,结合KNN机器学习算法构造分类器来分类并标注关系的类型.通过对ACE评测定义的三大类6子类实体关系的抽取,关系抽取的平均精度可以达到88%,明显高于基于特征向量和传统的序列核函数方法,该方法适合小训练集,易于学习新的实体关系.系统由8个独立的模块构成,便于维护和升级.系统既可以独立运行,也可以嵌入在开放的文本处理平台GATE环境.为了更好地利用关系抽取的结果,系统扩展传统的二元关系,抽取关系的同时,抽取该关系的描述,形成完整的中文实体关系抽取系统.  相似文献   
2.
实体关系自动抽取   总被引:36,自引:7,他引:29  
实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题.本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow和支持向量机(SVM),在2004ACT(Automatic Content Extraction)评测的训练数据上进行实体关系抽取实验.两种算法都进行适当的特征选择,当选择每个实体的左右两个词为特征时,达到最好的抽取效果,Winnow和SVM算法的加权平均F-Score分别为73.08%和73.27%.可见在使用相同的特征集,不同的学习算法进行实体关系的识别时,最终性能差别不大.因此使用自动的方法进行实体关系抽取时,应当集中精力寻找好的特征.  相似文献   
3.
中文实体关系抽取中的特征选择研究   总被引:10,自引:3,他引:7  
命名实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题之一。通过分析,本文提出将中文实体关系划分为:包含实体关系与非包含实体关系。针对同一种句法特征在识别它们时性能的明显差异,本文对这两种关系采用了不同的句法特征集,并提出了一些适合各自特点的新的句法特征。在CRF模型框架下,以ACE2007的语料作为实验数据,结果表明本文的划分方法和新特征有效的提高了汉语实体关系抽取任务的性能。  相似文献   
4.
基于种子自扩展的命名实体关系抽取方法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
何婷婷  徐超  李晶  赵君喆 《计算机工程》2006,32(21):183-184,193
命名实体间关系的抽取是信息抽取中的一个重要研究问题,该文提出了一种从大量的文本集合中自动抽取命名实体间关系的方法,找出了所有出现在同一句子内、词语之间的距离在一定范围之内的命名实体对,把它们的上下文转化成向量。手工选取少量具有抽取关系的命名实体对,把它们作为初始关系的种子集合,通过自学习,关系种子集合不断扩展。通过计算命名实体对和关系种子之间的上下文相似度来得到所要抽取的命名实体对。通过扩展关系种子集合的方法,抽取的召回率和准确率都得到了提高。该方法在对《人民日报》语料库的测试中,取得了加权平均值F-Score为0.813的效果。  相似文献   
5.
Personal information extraction, which extracts the persons in question and their related information (such as biographical information and occupation) from web, is an important component to construct social network (a kind of semantic web). For this practical task, two important issues are to be discussed: personal named entity ambiguity and the extraction of personal information for a specific person. For personal named entity ambiguity, which is a common phenomenon in the fast growing web resource, we propose a robust system which extracts lightweight features with a totally unsupervised approach from broad resources. The experiments show that these lightweight features not only improve the performances, but also increase the robustness of a disambiguation system. To extract the information of the focus person, an integrated system is introduced, which is able to effectively re-use and combine current well-developed tools for web data, and at the same time, to identify the expression properties of web data. We show that our flexible extraction system achieves state-of-the-art performances, especially the high precision, which is very important for real applications.  相似文献   
6.
吴晓芳  杨志豪  林鸿飞  王健 《计算机工程》2015,41(1):284-288,295
在生物医学领域,通过知识提取过程从海量的生物医学文献中提取疾病、基因和药物之间的关系并可视化显示,可以为临床医学实验提供有效的假设检验,推动生物医学科技的发展。为此,提出一种基于语义关系的以疾病为中心的疾病、基因和药物间的知识提取系统。利用Sem Rep得到特定主题Medline文献的语义输出,通过显著信息提取算法提取Sem Rep的语义输出关系。对照OMIM和GHR在线数据库进行评估,实验结果显示该显著信息提取系统的准确率可达0.76。  相似文献   
7.
传统有监督的关系抽取方法需要大量人工标注的训练语料,而半监督方法则召回率较低,对此提出了一种基于自监督学习来抽取人物家庭关系的方法.该方法首先将中文维基百科的半结构化信息——家庭关系三元组映射到自由文本中,从而自动生成已标注的训练语料;然后,使用基于特征的关系抽取方法从中文维基百科的文本中获取人物间的家庭关系.在一个人工标注的家庭关系网络测试集上的实验结果表明,该方法优于自举方法,其F1指数达到77%,说明自监督学习可以较为有效地抽取人物家庭关系.  相似文献   
8.
针对传统实体关系抽取需要预先指定关系类型和制定抽取规则等无法胜任大规模文本的情况,开放式信息抽取(Open Information Extraction,OIE)在以英语为代表的西方语言中取得了重大进展,但对于汉语的研究却显得不足。为此,研究了在组块层次标注基础上应用马尔可夫逻辑网分层次进行中文专利开放式实体关系抽取的方法。实验表明:以组块为出发点降低了对句子理解的难度,外层和内层组块可以统一处理,减少了工程代价;而且在相同特征条件下与支持向量机相比,基于马尔可夫逻辑网的关系抽取效果更理想,外层和内层识别结果的F值分别可达到77.92%和69.20%。  相似文献   
9.
实体关系抽取在信息检索、自动问答、本体学习等领域都具有重要作用。提出了基于弱监督学习的关系抽取框架。首先利用知识库中已有结构化的关系三元组,从自然语言文本中自动获取训练语料;针对训练语料数量较少导致特征不足的问题,采用基于朴素贝叶斯的句子分类器和基于自扩展的训练方法,从未标注数据中获取更多的训练语料;然后利用条件随机场模型训练关系抽取器。实验结果表明所提方法的有效性,有现有方法相比,文中方法获得较高的准确率。  相似文献   
10.
提出基于弱监督学习的属性抽取方法,利用知识库中已有结构化的属性信息自动获取训练语料,有效解决了训练语料不足问题。针对训练语料存在的噪声问题,提出基于关键词过滤的训练语料优化方法。提出n元模式特征提取方法,该特征能够缓解传统n-gram特征稀疏性问题。实验数据源来自互动百科,从互动百科信息盒中抽取结构化属性信息构建知识库,从百科条目文本中自动获取训练数据和测试数据。实验结果表明,关键词过滤能有效提高训练语料的质量,与传统n-gram特征相比,n元模式特征能够提高属性抽取的性能。  相似文献   
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