基于Ontology的文本信息抽取

网络中的电子文档以爆炸式的速度增长，其中很多数据是没有结构的或者半结构的，使信息的查询非常困难。提出一种基于Ontology的信息抽取方法。对需要信息抽取的领域，抽出它的关键词和信息片，并将其组织成为数据库的元组属性值，以方便查找。其实验数据来自WWW。     

面向知识图谱的信息抽取技术综述

互联网时代, 数据呈爆发式的增长, 怎样从这些数据中抽取出有用的信息, 已是人工智能研究中的一个核心问题. 知识图谱作为解决这一问题的重要方法, 已成为人工智能技术发展的核心推动力. 信息抽取是知识图谱构建过程中的首要环节, 它实现了从海量的数据中抽取出结构化实体以及实体之间的关系. 本文探讨知识图谱中信息抽取的发展趋势, 对实体抽取、关系抽取和事件抽取及其关键技术进行了综述, 分析和讨论了当前存在的问题、挑战以及未来发展的方向.     

基于Web的信息抽取技术现状与发展

Web信息抽取技术已成为一个活跃的研究领域。本文根据信息抽取的原理,对现有的信息抽取技术进行了分类,结合典型的系统讨论各取技术的特点,还进一步指出了目前以本体为基础的Web信息抽取研究须解决的问题     

基于Ontology的信息抽取

为了提高Internet上的信息搜索效率,基于内容的搜索引擎成为迫切的用户需求。但内容信息的手工获取是一项繁重的工作。从文本或半结构化文档中自动地抽取用户关心的内容信息且表示成计算机能理解的形式是一项极具实用价值的挑战性研究。该文从知识表示与推理的角度研究了提高信息抽取智能性的途径,提出了将Ontology与模板规则相结合的技术,并针对线性模板表示的局限提出了基于二侧树结构的模板规则表示,同时实现了此表示下的假设生成———冲突消解推理。该技术成功地应用于招聘广告的信息抽取。     

基于Ontology的信息抽取研究综述

信息抽取研究旨在为人们提供更有力的信息获取工具,以应对信息爆炸带来的严重挑战。Ontology作为领域知识的共同理解,能有效地解决现在信息抽取所面临的主要挑战——知识工程的瓶颈问题。文中详细介绍了本体的定义和建模语言,分析了现有基于本体信息抽取的几种典型方法,得出了其所存在的主要问题。     

基于Ontology的信息抽取研究综述

信息抽取研究旨在为人们提供更有力的信息获取工具，以应对信息爆炸带来的严重挑战。Ontology作为领域知识的共同理解，能有效地解决现在信息抽取所面临的主要挑战——知识工程的瓶颈问题。文中详细介绍了本体的定义和建模语言，分析了现有基于本体信息抽职的几种典型方法，得出了其所存在的主要问题。     

开放式文本信息抽取

信息抽取研究已经从传统的限定类别、限定领域信息抽取任务发展到开放类别、开放领域信息抽取。技术手段也从基于人工标注语料库的统计方法发展为有效地挖掘和集成多源异构网络知识并与统计方法结合进行开放式信息抽取。该文在回顾文本信息抽取研究历史的基础上,重点介绍开放式实体抽取、实体消歧和关系抽取的任务、难点、方法、评测、技术水平和存在问题,并结合课题组的研究积累,对文本信息抽取的发展方向以及在网络知识工程、问答系统中的应用进行分析讨论。     

远洋运输业业务邮件信息抽取系统的设计及实现

文章针对远洋运输业业务邮件的特点,结合Ontology技术,信息抽取技术,通过建立领域Ontology,对领域本体进行解析,生成抽取规则,对业务邮件进行信息抽取。试图从繁多的业务邮件中,抽取我们需要的业务信息,以一种结构化的形式呈现在用户面前,提高远洋运输业办公效率。     

信息抽取研究综述

信息抽取的任务是从大量数据中准确、快速地获取目标信息,提高信息的利用率。目前,信息抽取已经成为NLP领域的一个重要分支。随着互联网应用的发展,其价值也正日益显现,学术界和工业界对此都寄予厚望。首先回顾了信息抽取的发展历程;接着从命名实体识别、指代消解、关系抽取和事件抽取4个方面总结了信息抽取关键技术的研究进展;然后分析了信息抽取目前面临的若干主要问题;最后对信息抽取的研究趋势作了预测。     

Web信息抽取的研究

本文分析了Web信息抽取的概念、特点，总结了Web信息抽取技术的分类、技术发展现状及其应用。描述了Web信息抽取的知识来源，并对Web信息抽取的几类典型方法进行了详细描述。     

Web信息抽取研究综述

随着互联网技术的快速发展,Web信息呈现爆炸性增长,人们发现用信息检索的方法不能及时的得到想要的信息,于是出现了信息抽取。在回顾Web信息抽取基本理论的基础上,该文对Web信息抽取技术进行较全面的综述,通过分析信息抽取的概念、信息抽取的类型和功能等进行介绍,以此有助于本研究继续向前发展。     

基于Ontology的视频描述信息抽取系统

网络视频信息包括视频内容和视频描述信息。鉴于效率问题,网络视频监管主要考虑视频描述信息。结合本体论和成熟的Java字符处理规则,提出基于Ontology的网络视频描述信息抽取方法。建立网络视频领域内的本体模型,自定义启发式抽取规则,并应用Java编程将该方法应用于某部委国家级视频监管项目中。实验结果表明,该方法在抽取的准确率和覆盖率上取得了较好的效果。     

一种多策略联合信息抽取方法

介绍了一种多策略联合信息抽取方法——MSCIE(Multi-Strategy Comtbination Information Extraction)．MSCIE将对表格式网页的信息抽取分为基于网页结构特征分析的信息抽取和基于模式匹配的信息抽取，提出了一种对网页DoM(Document Object Moclel)树的冗余信息进行剪枝分析的方法和一种实体特征模式发现算法分别用于这两种信息抽取方法，并通过两种策略联合完成信息抽取工作．应用于互联网竞争情报监测系统中，从大量网站中抽取多种商品的供求信息，取得了较高的准确率和召回率(平均在95％以上)。     

基于本体关系匹配的信息抽取

目前，稳定可靠的信息抽取是一个有待解决的问题，该文提出了基于本体关系匹配信息抽取算法，应用语义Web把信息抽取目标文档描述为特殊的本体格式，采用机器学习理论对本体进行分析和处理。测试数据集的实验结果显示，本体关系集匹配算法优于其他4种信息抽取算法。     

Web信息抽取的研究

本文分析了Web信息抽取的概念、特点,总结了Web信息抽取技术的分类、技术发展现状及其应用。描述了Web信息抽取的知识来源,并对Web信息抽取的几类典型方法进行了详细描述。     

中文事件抽取研究综述

事件抽取是构建知识图谱的关键任务之一,也是当前自然语言处理的研究热点和难点问题。事件抽取研究从非结构化的自然语言文本中自动抽取用户感兴趣的事件信息,对人们认知世界有着深远的意义,在信息检索、智能问答、情感分析等应用场景有着重要的意义和价值。在公开国际测评和语料的推动下,事件抽取研究受到越来越多的学者关注,取得了许多的研究成果。按照事件抽取任务定义,有预先定义结构化的事件表示框架的框架表示事件抽取和通过事件实例中触发词及事件元素进行聚类的实例表示事件抽取。根据事件抽取方法的不同,可以分为基于模式匹配的方法和基于机器学习的方法两大类,中文事件抽取方法还要考虑中文语言特性问题。文中全面介绍了中文事件抽取的任务和方法,并总结展望了未来的发展趋势。     

一种新的基于Ontology的信息抽取方法

把语法分析和Ontology 结合起来,先利用领域Ontology里的概念、关系、关键字自动生成标注规则(Rule),然后对文章、句子的语法结构进行分析,再利用语法分析的结果和先前生成的标注规则一起对文档进行信息标注与抽取,最后把信息抽取的结果以记录的形式输出。     

事件抽取技术研究综述

事件抽取技术主要研究如何从非结构化自然语言文本中抽取用户感兴趣的事件信息。它是信息抽取领域的一个重要分支,近年来被广泛应用于情报分析、智能问答、信息检索和推荐系统等领域。文中从事件抽取技术概念和任务出发,对事件抽取技术的数据集和方法进行了全面综述,分析了事件抽取任务的技术研究进展,归纳总结了基于模式匹配、机器学习和深度学习的事件抽取方法;根据模型学习方式的不同和使用特征范围大小的差异,侧重介绍了基于深度学习的方法,探讨和分析了不同方法的优缺点;最后对现阶段研究面临的挑战和未来研究趋势进行归纳,针对现阶段事件抽取面临的低资源场景、模型可移植性低和篇章级事件抽取建模难度大等问题总结了当前的研究趋势。     

信息抽取研究综述

信息抽取研究旨在为人们提供更有力的信息获取工具,以应对信息爆炸带来的严重挑战。与信息检索不同,信息抽取直接从自然语言文本中抽取事实信息。过去十多年来,信息抽取逐步发展成为自然语言处理领域的一个重要分支,其独特的发展轨迹———通过系统化、大规模的定量评测推动研究向前发展,以及某些成功启示,如部分分析技术的有效性、快速NLP系统开发的必要性,都极大地推动了自然语言处理研究的发展,促进了NLP研究与应用的紧密结合。回顾信息抽取研究的历史,总结信息抽取研究的现状,将有助于这方面研究工作向前发展。     

网页信息抽取方法综述

随着互联网的快速发展,网络中的信息正在爆炸式地增长,网页作为网络中信息表达的方式之一,其结构也变得越来越复杂。而如何精确、高效地从网页中获取目标信息成为一个问题。本文总结现有的针对网页的信息抽取方法并加以分类,同时分析其优缺点,最后对未来的研究内容进行展望。