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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
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。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
战学刚 伏圣国 迟呈英
开放领域的问答系统是自然语言处理领域中具有挑战性的研究方向。答案抽取是问答系统的关键,在基于模式匹配的答案抽取方法中,答案是借助于问题的答案模式抽取得到,因此,答案模式的评价对候选答案排序及答案的最终选择起着决定性的作用。参照传统的答案模式评价方法,提出一种改进的模式评价方法,分别在传统和改进两种答案模式评价方法下进行了答案抽取实验。实验结果表明应用改进的答案模式评价方法,答案抽取性能明显提高。
关键词：
问答系统 模式匹配 答案抽取
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马静 倪辉峰
产品生命周期的逐渐缩短迫使企业关注从因特网上大量、散乱的信息中及时获取新产品信息,跟踪竞争对手研发动向。本文引入基于模式匹配的自动Web信息抽取技术,叙述抽取产品的关键信息方法,并以家用冰箱性能参数信息的自动抽取为例,分析了冰箱领域知识,进行了样本页面的分析归纳,确认了冰箱产品的多种属性及产品信息抽取的模式特征,最终获得了清晰、结构化的产品数据,形成从Web页面上抽取同类产品关键信息的整个处理流程模型,成为网络环境下情报采集与分析的新情报研究模式的一个有力探索。
关键词：
信息抽取 情报研究 产品情报
[期刊] 情报学报
[作者]
唐琳 郭崇慧 陈静锋 孙磊磊
基于学术文献构建领域本体对促进领域学科发展具有重要的意义。本文提出了一种以中文学术文献为数据源,半自动化抽取领域本体层次关系的框架方法。首先,构建了一个通用的领域本体层次关系的细粒度研究框架。其次,设计了一种新的概念表示方法,融合了深度学习方法得到的概念语义特征和上下文的时间序列词频。进一步结合了AP聚类、Prim算法和Web搜索引擎的查询数据,提出了基于规则推理的本体概念层次关系抽取算法(RROCHE),实现了半自动化概念层次关系抽取。最后,基于中文分词领域的中文学术文献数据,通过数值实验方法讨论了方法的可行性和有效性。本文提出的框架方法也非常容易推广并应用到各领域本体层次关系任务中。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴俊 程垚 郝瀚 艾力亚尔·艾则孜 刘菲雪 苏亦坡
专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用。为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌BERT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型。以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96%,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升。本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈德鑫 占袁圆 杨兵 谢亚霓
[目的/意义]在线医疗信息抽取是实现医疗信息检索、医疗信息推荐、个人医疗健康提醒及警示、疾病诊断、公众健康监控、药物不良反应挖掘等服务的基础环节,而医疗实体抽取则是在线医疗信息抽取的首要工作。本文拟解决传统医疗实体抽取严重依赖于人工特征提取且效率低的问题。[方法/过程]以网络文本为研究对象,首先对医疗实体类型和医疗实体抽取的目标进行描述。将在线医疗文本中的医疗实体抽取任务看作序列标注问题来解决,通过对CNN模型和BiLSTM模型基础理论的探讨,构建基于混合深度学习模型CNN-BiLSTM的医疗实体抽取框架。[结果/结论]通过三组对比实验,验证了本文所使用的CNN-BiLSTM模型在医疗实体抽取任务中的有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
蒋婷 孙建军
等级关系抽取是领域本体自动构建的必经阶段,目前研究主要集中在生物医学领域,此外还存在现有方法效率不高的问题。本文提出一种面向领域学术资源的概念等级关系抽取的方法。首先,从概念抽取阶段开始,将学术文献中的概念分为方法/任务/工具/资源类术语,采用层叠条件随机场与C-value和规则相结合的方法分别对各个术语类型进行抽取,得到初始的分类术语;其次,在已有的术语类别限定下,结合外部词库和基于Web的方法抽取等级关系概念对;最后,采用基于图的方法将概念对生成图模型,再利用图剪枝方法生成概念等级关系。实验采用领域学
关键词：
本体构建 等级关系抽取 术语抽取
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱恒民 马静 黄卫东
为了快速有效地自动处理中文Web文本,提出了一种基于领域本体的主题特征抽取方法。该方法针对Web文本特点,介绍了一种领域词典的半自动化构建方法。基于领域词典切分文本,通过对词条的主题映射,采用领域本体的概念表示文本向量,从而有效地降低文本特征向量的维数,提高主题抽取的质量。考虑文本信息的不同位置与频率,计算主题特征的权值,并且基于领域本体的结构,对主题概念的权值进行调整和排序。实例验证了该方法的有效性。
关键词：
主题抽取 领域本体 文本挖掘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋婷 孙建军
［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，通过构建术语库提取术语抽取模板来抽取候选术语，此外，通过引入回归的方法，将术语抽取问题转化为对词语成为术语的概率的预测问题。［结果／结论］提出的方法最后通过实验验证了其有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
沈洲 王永成 刘功申
针对中文字串匹配问题 ,提出了一种改进的多模式匹配算法。该算法采用新型组合状态自动机 ,解决了对大字符集语言构建字符完全Hash表时可能遇到的存储空间膨胀问题。此外 ,算法还充分利用中文大字符集语言的优势 ,将QS算法的思想融入到多模式匹配应用中 ,取得了良好的效果。实验结果显示 ,本算法明显优于DFSA算法 ,在平均情况下所花费时间仅为DFSA算法的 70 33%。
关键词：
匹配 字符串 有限状态自动机 多模式匹配
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邓擘 郑彦宁 樊孝忠
在基于Bootstrap的信息抽取技术中,为提高实体关系抽取模式的质量,需要对抽取模式的可信度进行评估。本文提出了根据模式的历史匹配记录来对其进行可信度评估的简单方法,并以此为基础对模式进行了优化合并。经过可信度评估的模式在对句子进行实体关系标注时,有效提高了标注的准确率。这说明该方法能够提高抽取模式的质量,对信息抽取系统的性能提高有一定价值。
关键词：
信息抽取 关系模式 模式匹配 可信度
[期刊] 情报学报
[作者]
李志义 王冕 赵鹏武
自媒体环境下对海量评价信息进行情感分析与监控已越发重要,它不仅可推动观点挖掘的深入研究,而且可帮助企业探索用户需求以产生巨大的商业价值。本文在条件随机场模型(CRFs)的基础上,结合句法特性,通过实验选取合适的句法特性组合,寻找评价特征提取的路径;其次,构建了手机领域的评论语料库。然后,利用句法分析器把评论短句分解成相应的句法树,分析评价特征词和评价词之间存在的依存关系以及观点信息的完整性结构,利用算法将〈评价特征,评价词〉对从评论语料中抽取出来。提出了基于依存语法的〈评价特征,评价词〉对抽取方法,利用A
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘源 尹慧萍 朱建平
文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取,选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则。根据数据有序性的特点,提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数,并通过对原数据的无放回抽取实现对系数参数估计的评估。实例分析结果表明,交叉验证的定阶与AIC准则定阶结果保持较高一致性,新的参数评估在一定的模型误差范围内可以得到更为简单有效的系数估计区间。
关键词：
随机抽取 AR模型 模型定阶 参数评估
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘源 尹慧萍 朱建平
文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取,选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则。根据数据有序性的特点,提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数,并通过对原数据的无放回抽取实现对系数参数估计的评估。实例分析结果表明,交叉验证的定阶与AIC准则定阶结果保持较高一致性,新的参数评估在一定的模型误差范围内可以得到更为简单有效的系数估计区间。
关键词：
随机抽取 AR模型 模型定阶 参数评估
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁君军 郑彦宁 化柏林
学术文献作为科研成果的结晶,蕴含着丰富的知识,属性抽取作为知识抽取的一种应用,是把不同学术文献中对于某一学术概念的属性描述集中起来,用来构建属性描述知识库。本文通过人工构建规则的方法,形成了属性抽取的九大类描述规则,并对属性描述进行了数量关系和情感信息方面的分析,然后对学术概念属性抽取系统进行设计和实现,并对《情报学报》2007年和2008年的文章进行抽取实验,对系统抽取的结果和人工标记的结果进行了测评,并进行了实验结果的分析。
关键词：
知识抽取 规则构建 学术定义 概念
文献操作()
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文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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