本体学习

作品数：142被引量：716H指数：13
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基于奇异值分解的专利术语层次关系解析研究被引量：6
《情报学报》2017年第5期473-483,共11页吴志祥 王昊 王雪颖 祁磊 苏新宁 
江苏省自然科学基金项目"面向专利预警的中文本体学习研究"(BK20130587);江苏省"333"工程项目"面向知识服务的中文本体学习研究"(BRA2015401);国家社科重大招标项目"面向突发事件应急决策的快速响应情报体系研究"(13&ZD174)
奇异值分解是矩阵分析中常用的分解技术,在高维数据的降维、去噪方面有着广泛的应用。本文将矩阵的奇异值分解技术应用到领域专利术语的层次关系解析中,其核心思想是术语语义空间的深度转换,旨在用某种潜在特征代替文档作为属性来表示...
关键词：术语语义空间转换 矩阵奇异值分解 术语特征抽取 术语层次关系 本体学习 
一种多策略的中文领域本体概念抽取方法被引量：3
《西安邮电大学学报》2017年第1期94-98,共5页翟社平 马蒙雨 马传宾 高山 郭琳 
陕西省自然科学基金资助项目(2012JM8044);陕西省教育厅科学研究计划资助项目(12JK0733);西安邮电大学研究生创新基金资助项目(114-602080055);陕西省社会科学基金资助项目(2016N008)
为了提高中文领域本体概念抽取的准确率和召回率,提出一种多策略的中文领域本体概念抽取方法。该方法使用模式匹配法改进原有的单字合并法,经词性过滤和缺陷检测筛选出概念集组成用户词典,并送入概念抽取系统进行二次分词获得候选概念集...
关键词：本体学习 概念学习 单字合并法 TFIDFE 信息熵 
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 
基于领域相关性度量的抑郁症药物概念抽取被引量：1
《计算机工程与应用》2016年第19期140-145,共6页王宁宁 陈建辉 
国家重点基础研究发展规划项目(973)(No.2014CB744600);国家自然科学基金(No.61272345)
开发基于生物医学文献的抑郁症药物本体自动学习技术,对于抑郁症辅助诊疗有着重要的指导意义。概念抽取是面向文本的本体学习的基础。然而,现有的本体概念抽取算法在解决特定、细粒度领域的概念抽取问题时性能较差。借鉴传统的领域相关...
关键词：本体学习 概念抽取 抑郁症 对数似然比 领域关联函数 
面向本体学习的中文专利术语抽取研究被引量：18
《情报学报》2016年第6期573-585,共13页王昊 王密平 苏新宁 
江苏省自然科学基金项目"面向专利预警的中文本体学习研究"(BK20130587);国家社科重大招标项目"面向突发事件应急决策的快速响应情报体系研究"(13&ZD174)等的资助
本文提出了一个无或少训练语料环境下抽取中文专利术语的解决方案。以"钢铁冶金"领域专利文本为例,首先总结了该领域中文术语的基本特征,进而建立了基于字角色标注的机器学习术语识别模型,并通过循环迭代方式重复条件随机场的学习过程,...
关键词：中文专利术语 机器学习 条件随机场 字角色标注 循环迭代 合成规则 本体学习 
基于SVR模型的中文领域术语自动抽取研究——面向图书情报领域被引量：6
《情报理论与实践》2016年第1期24-31,15,共9页蒋婷 孙建军 
国家社会科学基金重大招标项目"面向学科领域的网络信息资源深度聚合与服务研究"的成果;项目编号:12&ZD221
[目的/意义]术语是本体的重要组成部分,术语自动抽取是本体自动构建的基础,文章采用回归的方法对未登录词进行概率(某个数值(组合)对应的候选词集合中术语的概率)预测,获得该词可能为术语的概率。[方法/过程]文章结合语言学和统计方法,...
关键词：支持向量回归机 本体构建 本体学习 术语抽取 
基于动态权值的多策略领域本体概念自动抽取被引量：1
《计算机工程与应用》2014年第21期152-156,共5页张华楠 刘胜全 刘艳 刘华鹏 李鹏 
新疆维吾尔自治区科技攻关项目(No.200931103);新疆大学自然科学基金(No.XY110121)
为了提高中文领域本体概念抽取的自动化程度及准确率,提出了一种基于动态权值的多策略中文领域本体概念自动抽取方法。针对中文领域本体概念的特点,采用自动学习的规则学习模式,筛选出候选概念,将改进的DR&DC、TF-IDF和NC-Value三种策...
关键词：动态权值 本体学习 多策略 概念抽取 
中文专利中本体关系获取研究被引量：1
《现代图书情报技术》2013年第10期73-78,共6页谷俊 许鑫 
上海市科技发展基金软科学研究项目"基于专利文献的本体构建与应用方法研究"(项目编号:13692107000)的研究成果之一
介绍从中文专利摘要文本中抽取本体非分类关系的方法。首先对摘要文本的句法格式进行分析,按照"领域句式"、"特征句式"、"组件\工艺句式"和"效果句式"等构建子句抽取规则,再利用B、I、E和O等标注符号对子句中的术语进行人工标注,形成一...
关键词：规则匹配 条件随机场 本体学习 非分类关系抽取 
基于多策略本体构建方法研究
《计算机与数字工程》2011年第11期54-57,174,共5页古凌岚 孙素云 
广东轻工职业技术学院自然科学研究项目(编号:KXKY200906)资助
针对手工构建本体工作量大、效率低以及更新维护困难等问题,文章提出了一种中文环境下多策略本体学习方法。使用统计分析和语义关联抽取术语,并利用构词模式发现分类关系,针对不同类型的非分类关系,分别采用句法模式、统计方法和基于规...
关键词：本体学习 术语抽取 关系抽取 多策略 
面向中文文本的玉米病虫害本体学习研究被引量：4
《计算机工程与应用》2011年第20期206-209,共4页齐红 官莹莹 刘亚波 
国家自然科学基金(No.60773099;No.60873149;No.60973088);国家863高技术研究发展计划项目(No.2006AA10Z245;No.2006AA10A309);中央高校基本科研业务费专项资金(No.200903181;No.200903192)~~
由于中文和英文在语法和句法等方面的差异,面向中文文本的本体学习方法尚存在一定困难。研究了面向中文文本的玉米病虫害本体学习方法。提出单字合并法,将其与TFIDF方法结合,进行概念抽取;将欧几里德距离与余弦距离加权平均计算概念相似...
关键词：本体学习 概念抽取 概念关系抽取 玉米病虫害本体 
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