本体概念

作品数：98被引量：479H指数：12
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基于深度学习的领域本体概念自动获取方法研究被引量：18
《情报理论与实践》2020年第3期145-152,144,共9页王思丽 祝忠明 刘巍 杨恒 
中国科学院兰州文献情报中心2018年主任基金项目“基于深度学习的领域本体自动构建方法研究”(项目编号:Y8AJ012005);中国科学院2019年西部之光项目“开放学术资源的情景化组织与服务研究”(项目编号:Y9AX011001)的成果。
[目的/意义]实现对领域概念的自动学习抽取,解决领域本体自动化构建的首要基础任务。[方法/过程]以无监督的学习方法和端到端的识别模式为理论技术基础,首先通过对主流词嵌入模型进行对比分析,设计提出了基于Word2Vec和Skip-Gram的领域...
关键词：深度学习 领域本体 概念自动获取 词嵌入 自注意力 
基于模式匹配的中文通用本体概念抽取模型被引量：6
《情报理论与实践》2008年第2期292-297,291,共7页王昊 苏新宁 
本文重点阐述了中文通用本体概念实例的机器抽取过程,建立了基于模式匹配的通用本体概念识别模型,以此作为领域本体自动构建的基础。此后探讨了该模型在情报学各研究领域中的应用前景,并通过实验检验模型在实际应用中的识别效果。
关键词：通用本体 概念抽取 模式匹配 隐马尔可夫模型 
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