检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海市特种设备监督检验技术研究院,上海200062 [2]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012
出 处:《计算机应用研究》2010年第9期3222-3226,共5页Application Research of Computers
基 金:吉林省青年科研基金资助项目(20090108);吉林省科技发展计划资助项目(20090111);吉林大学基本科研业务费资助项目(421032051421)
摘 要:知识抽取主要研究如何从无语义信息的文档内容中抽取与本体匹配的事实知识,进而实现对Web数据充分、有效的利用,已经成为国内外语义Web领域的研究热点之一。介绍了知识抽取相关技术知识,系统地分析比较了面向英文和中文的知识抽取方法,着重探讨了对中文自然语言文档内容的自动知识抽取方法,指出了目前该类方法的不足,并展望了知识抽取发展的方向。Knowledge extraction,whose main task is to extract the factual knowledge from the no-semantics-embedded documents and to realize the full and effective use of Web data,has become a hot topic in the semantic Web field. Firstly,this paper gave a brief introduction of knowledge extraction related technologies. Secondly,analyzed and compared the English-oriented and Chinese-oriented knowledge extraction methods systematically,especially the methods towards Chinese natural language documents. Lastly,pointed out the main drawbacks of the current methods and discussed the future development direction of knowledge extraction.
分 类 号:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:3.137.178.51