【摘 要】
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该文提出了一种本体驱动的信息提取方法,用于处理Web上的大规模的真实的无结构文本.该研究引入了浅层自然语言处理技术用于对文本进行语法分析,既是信息提取的基础,又提供了
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该文提出了一种本体驱动的信息提取方法,用于处理Web上的大规模的真实的无结构文本.该研究引入了浅层自然语言处理技术用于对文本进行语法分析,既是信息提取的基础,又提供了更为丰富的提取知识.同时引入本体论方法,一方面将提取知识形式化的定义在本体中,从层次更高、更本质的方面描述这些知识,另一方面为最终的结构化数据提供描述模式.另外,为了减轻本体工程师的工作量,该研究利用统计机器学习方法实现了针对文本的半自动本体学习,使得在本体工程师的适当介入下,方便而有效的获取提取知识,从而不断改善系统的性能.整个系统的设计保证了领域本体是唯一的与领域相关的部分,通过替换领域本体,便可以在不同的领域间有效的迁移.
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