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]北京大学计算机科学与技术系计算语言学研究所,北京100871
出 处:《计算机工程与应用》2003年第10期1-5,66,共6页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金项目(编号:69973005);国家973重点基础研究发展规划项目(编号:G1998030507-4);北大985项目支持
摘 要: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。The research on Information Extraction aims at providing more powerful information access tools to help peo-ple overcome the problem of information overloading.Unlike Information Retrieval,Information Extraction Systems extract factual information directly from natural language texts.In the last decade,Information Extraction has become an impor-tant sub-field of Natural Language Processing.Its unique development track,i.e.accelerating research via systematical and large scale evaluation,and some successful experience,such as the effectiveness of partial-parsing techniques and the importance of fast development cycles,have made it a great and most important impetus to the research of NLP in the last decade.Moreover,Information Extraction has built a more effective connection between NLP researchers and NLP system developers.It will be helpful to review the history and investigate the state of the art of Information Extraction.
关 键 词:自然语言处理 信息抽取 信息检索 命名实体识别 计算机 信息处理
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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