半结构化文本

作品数：11被引量：22H指数：2
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基于隐马尔可夫模型的半结构化文本信息抽取研究
《数字通信世界》2024年第6期84-85,93,共3页蒲治宇 
随着互联网和信息技术的快速发展,大量的文本数据在互联网上被生成和存储,这些文本数据包含了丰富的信息。然而,大部分文本数据都是半结构化的,即数据的组织结构不完整或不规则,不适合直接进行分析和处理。因此,半结构化文本信息抽取成...
关键词：半结构化文本 信息抽取 隐马尔科夫模型 
面向招标文件的半结构化文本自动生成被引量：1
《计算机工程》2023年第3期67-72,共6页刘金硕 刘宁 
国家自然科学基金“网络恶意信息中人物身份消歧与溯源鉴别方法与关键技术研究”(U193607);国家重点研发计划(2020YFA0607902)。
招标文件范本总结了历史招标文件的核心内容。针对现有文本摘要方法无法有效提取文本主题结构、忽略时间特征对文本重要性的影响等问题,提出一种基于多头图注意力网络的半结构化文本自动生成(SGMG)模型。在模型预处理层中,利用BERT预训...
关键词：文本生成 半结构化文本 主题提取 图注意力网络 异质图 
机器学习下半结构化文本信息抽取仿真
《计算机仿真》2023年第2期540-544,共5页朱小龙 邱林 
为了在海量信息源中抽取特定信息,将高维信息转换为低维信息,降低信息抽取难度,提出基于机器学习的半结构化文本信息抽取算法。利用自编码网络对文本信息实行降维处理,将高维的文本信息转变为低维信息,降低信息抽取的复杂度;在单词相似...
关键词：机器学习 自编码网络 信息聚类 隐马尔可夫模型 半结构化文本 信息抽取 
领域文本信息抽取中的短语相似度计算方法被引量：1
《软件导刊》2017年第4期6-9,共4页沈洁 彭敦陆 
国家自然科学基金项目(61003031);上海市工程中心建设项目(GCZX14014)
随着信息化的深入发展,各应用领域积累了大量采用半结构化方式记录的文本数据。为了快速有效地从大规模面向领域的半结构化文本中抽取有用信息,信息抽取技术应运而生。文本信息抽取的核心算法之一是计算词或短语的相似度,针对面向领域...
关键词：领域半结构化文本 公共子串 依存关系 
面向半结构化文本的知识抽取研究被引量：8
《情报理论与实践》2015年第3期101-106,共6页丁玉飞 王曰芬 刘卫江 
国家自然科学基金项目"新研究领域科学文献传播网络生长及对传播效果影响研究"(项目编号:71373124);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目"面向科技创新的Web 2.0信息资源深度整合研究"(项目编号:30920130121007)的成果之一
文章在对国内外相关文献进行归纳和梳理的基础上,从半结构化文本知识抽取的载体类型、内容与技术方法3个方面,对其研究现状与进展进行了综合论述,并展望了未来的研究发展趋势。
关键词：知识抽取 半结构化 文本 相关文献 载体类型 发展趋势 国内外 
基于模式匹配的结构化信息抽取被引量：6
《模式识别与人工智能》2014年第8期758-768,共11页邵堃 杨春磊 钱立宾 方帅 
国家自然科学基金项目(No.60975033;60575035;60275022)资助
针对半结构化文本的信息抽取粒度较大,不能对抽取结果进行有效语义分析的问题,面向领域提出一种基于模式匹配的结构化信息二次抽取方法.该方法以Web文档形式呈现的半结构化文本为对象,对粗粒度抽取结果进行领域识别,根据识别结果加载相...
关键词：半结构化文本 模式匹配 结构化信息 粗粒度抽取结果 领域识别 
面向领域的Web文本结构化分析被引量：2
《合肥工业大学学报（自然科学版）》2013年第3期309-314,共6页杨春磊 刘念唐 林雨 邵堃 
国家自然科学基金资助项目(60975033;60575035;60275022)
为了充分利用领域特征进行Web文本的结构化分析,文章提出了一种面向领域的Web文本结构化分析方法。该方法以领域特征为基础,依据半结构化文本的结构特征和Html文本的层次特性构造Html树;利用本体论的相关思想和方法构建领域本体,从Html...
关键词：领域特征 WEB文本 结构化分析 半结构化文本 领域本体 
半结构化文本中的表格识别技术研究被引量：2
《微计算机信息》2008年第18期198-199,291,共3页潘小燕 孙承杰 刘远超 王晓龙 
国家自然科学基金资助项目(60435020)
表格作为网页的一部分,蕴含丰富的信息,因而表格的识别工作已经成为了一个很值得研究的课题。把表格识别看作是一个分类问题,提出了一种新的用最大熵模型来解决这一问题的方法。实验证明,该方法对表格识别的F度量能够达到95.82%。
关键词：信息提取 最大熵模型 表格识别 
基于PATTree的半结构化文本信息抽取范式研究被引量：2
《情报杂志》2007年第7期55-58,共4页曹进军 
天津市"十一五"教育规划项目"本科生教学参考信息管理与服务系统"(编号:G173)研究成果
信息抽取器在信息抽取领域是一个很重要的部分,而抽取器的研制通常要依靠抽取规则来实现。以前是利用使用者的使用模式或记录,找出相关的抽取规则。而利用PAT Tree可以直接从半结构化的Web的资料中,找出抽取规则。
关键词：PAT Tree 半结构化文本 信息抽取 范式 
基于Boosting的半结构化信息抽取
《北京工业大学学报》2005年第2期199-203,共5页刘椿年 宋霞 
国家自然科学基金资助项目(60173014)北京市自然科学基金资助项目(4022003).
为了对半结构化文本实现自动抽取信息.介绍了一种基于Boosting算法的信息抽取方法,它能够自动对一个训练例生成规则,将该规则应用于正例集并改变正例集权重分布,找到权重最大的正例生成下一条规则.给出了一种能描述不符合英文词法的词...
关键词：BOOSTING算法 抽取规则 半结构化文本 
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