非分类关系

作品数：21被引量：99H指数：7
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融合词性和注意力机制的舆情本体非分类关系抽取研究被引量：2
《东北师大学报（自然科学版）》2021年第1期61-70,共10页张敏 刘胜全 刘艳 魏浩皓 
国家自然科学基金资助项目(61966034).
针对目前大多数非分类关系抽取方法忽略词性和部分局部特征的问题,提出融合词性信息和注意力机制的BiLSTM模型.利用预训练词向量和词性标注工具,将舆情信息语义词向量和词性词向量作为BiLSTM的输入来获取句子高维语义特征,解决长距离依...
关键词：舆情本体 非分类关系 词性 注意力机制 双向LSTM 
基于非分类关系提取技术的知识图谱构建被引量：4
《工业技术创新》2020年第2期23-28,共6页韦韬 王金华 
知识图谱能够实现海量、复杂、异构信息的有机关联。提出一种自动化、持续化的知识图谱构建技术,对知识图谱构建进行系统架构设计,架构中包含数据采集、命名实体识别、语法语义分析、实体关系提取四大模块,其中命名实体识别和实体关系...
关键词：知识图谱 命名实体识别 实体关系提取 非分类关系提取 语义 
汉语领域术语非分类关系抽取方法研究被引量：11
《情报学报》2018年第12期1193-1203,共11页朱惠 王昊 苏新宁 邓三鸿 
江苏省社会科学基金项目"领域术语语义关系自动获取研究"(15TQB009);国家自然科学青年基金项目"面向学术资源的TSD与TDC测度及分析研究"(71503121)
本体是知识组织的有效方式,也是构建语义网的重要环节,而概念非分类关系又是本体的重要组成部分。由于术语是概念的外在表达,因此本文在深入分析当前国内外术语非分类关系抽取研究的基础上,引入共现分析、结构分析、模板构建、逻辑推理...
关键词：汉语领域术语 非分类关系 本体 领域概念模型 术语空间结构 
基于SAO结构的非分类关系抽取研究被引量：8
《计算机工程与应用》2018年第8期220-225,235,共7页马勋 周长胜 吕学强 周建设 
国家自然科学基金(No.61271304;No.61671070);北京成像技术高精尖创新中心项目(No.BAICIT-2016003);国家社会科学基金(No.14@ZH036);国家社科基金重大项目(No.15ZDB017)
针对非分类关系抽取中的关系识别问题,提出利用SAO结构和依存句法分析相结合的识别方法。该方法将中文专利领域的非分类关系抽取问题转化为符合SAO结构的识别问题,通过SAO结构中的动词信息可以解决关系识别的问题,并在此基础上,利用依...
关键词：SAO结构 非分类关系 关系抽取 依存句法 
中文专利领域本体概念间非分类关系抽取被引量：10
《计算机工程与设计》2017年第1期97-102,共6页何宇 吕学强 刘秀磊 徐丽萍 
国家自然科学基金项目(61271304);北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点基金项目(KZ201311232037);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金项目(IDHT20130519);北京市科研院创新工程基金项目(PXM2015_178215_000008)
将中文专利本体中实体间非分类关系抽取问题限定为满足SAO结构的实体间关系抽取问题。针对SAO结构关系抽取任务中关系实例结构正确但是语义错误的问题,提出一种句法分析特征和关系词词典特征结合传统特征的关系抽取方法。将新特征和上...
关键词：SAO结构 非分类关系抽取 句法分析 支持向量机 本体学习 
面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法被引量：4
《计算机应用与软件》2016年第11期16-20,32,共6页王红 樊红杰 孙康 
国家自然科学基金委员会与中国民用航空总局联合基金项目(61079007);国家自然科学青年基金项目(61201414)
针对民航突发事件领域本体非分类关系的语义查询扩展问题,提出一种面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法。该方法在数据属性方面,提出基于属性类型和属性值的语义相关度计算方法;在对象属性方面,针对查询词与本体概念或实例存在...
关键词：民航突发事件 领域本体 非分类关系 语义相关度 
植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法被引量：19
《农业机械学报》2016年第9期278-284,共7页赵明 杜亚茹 杜会芳 张家军 王红说 陈瑛 
国家自然科学基金项目(61503386)
采用本体学习的方法,以百度百科植物类词条内容的非结构和半结构化中文文本信息作为语料进行处理。使用一种有指导的基于依存句法分析的词汇-语法模式来获取植物领域的概念、分类和非分类关系,并分别利用基于词表过滤的方法和给模式添...
关键词：植物领域本体 知识图谱 非分类关系 本体学习 百度百科 
农作物病虫害非分类关系的公理抽取方法研究
《计算机与数字工程》2015年第10期1746-1750,共5页梅淑月 杜亚茹 赵明 
本体分为轻量级本体和重量级本体,轻量级本体主要由术语、概念、分类关系构成。在轻量级本体的基础上添加非分类关系和公理构成重量级本体。前者侧重于知识结构表达而缺乏语义和逻辑推理功能,后者具有较强的语义和逻辑推理功能,更适合...
关键词：农业领域 本体 公理 病虫害 
一种工业酶非分类关系抽取仿真研究
《烟台大学学报（自然科学与工程版）》2014年第3期201-205,共5页徐一红 
国家科技部十二五"863"课题资助项目(2012AA020206);国家自然科学基金资助项目(30973553/C180105);山东省科技攻关项目(2009GG10002087);山东省自然科学基金资助项目(ZR2012HM016)
研究工业酶非分类关系抽取问题.针对传统关联规则抽取非分类关系时存在效率低、收敛速度慢及漏报规则等问题,提出了一种基于小生境技术的萤火虫算法.该算法利用小生境技术的融合、演化算法丰富种群的多样性,结合萤火虫算法寻优速度快的...
关键词：关联规则 萤火虫算法 小生境 工业酶 
基于网站结构的领域本体学习方法被引量：1
《计算机光盘软件与应用》2014年第16期83-83,85,共2页马莉 陈志新 
广西教育厅科研项目--基于旅游问答系统的手机短信平台资助(项目编号:201106LX189)
为了完善问答系统、搜索平台等信息检索系统对本体的应用需求,提出了一种基于网站结构的领域本体学习方法,该方法对网站结构进行分析,通过挖掘网站结构中所隐藏的知识进行本体学习,实践证明该方法可以更快、更准确地获取特定领域中的概...
关键词：本体学习 网站结构 非分类关系 
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