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[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]
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] 情报学报
[作者]
薛翠芳 郭炳炎
本文从自动文摘的需求出发 ,探讨特征词自动抽取的方法和技术 ,设计并实现了两种不同的特征词自动抽取算法。这些方法对文本的自动分类和全文检索也有一定的借鉴意义。
关键词：
特征词 加权函数 自动文摘
[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]
何超 张玉峰
针对传统的中文文本特征提取算法存在的语义丢失和语义缺乏问题,设计了融合领域本体的中文文本语义特征提取算法。该算法利用基于种子—扩展机制的关键词识别与提取算法解决传统算法中利用分词工具进行关键词提取所产生的语义丢失问题;利用基于领域本体的文本概念特征语义映射与聚合算法解决传统算法中利用向量空间模型进行文本表示所产生的高维和语义缺乏问题。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,能够显著提高文本特征提取的深度和准确性。
关键词：
文本语义特征 领域本体 算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈俊彬 曹树金
针对现阶段Web信息抽取技术的不足,提出一种基于Heritrix的精确抽取方法,由三个分别独立的功能模块共同完成。与一般信息抽取不同,本方法注重于在精确抽取的前提下实现通用化,做到可以根据数据库表的字段来进行最小单位的信息抽取,并且较好地解决信息采集通用性和准确性之间的矛盾。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
季培培 鄢小燕 岑咏华
领域中文术语识别与抽取是领域中文文本信息处理的基础,对于提高中文文本索引与检索、文本挖掘、本体构建、潜在语义分析等的处理精度有着重要的意义。在对领域术语的内涵和特征的阐述基础上,重点对领域中文术语识别与抽取的研究现状、主要的方法以及典型的应用进行综述,最后指出其未来的发展趋势。
关键词：
术语抽取 术语识别 领域中文信息处理
[期刊] 图书情报工作
[作者]
阮光册
为弥补改进传统Web文本挖掘方法缺乏对文本语义理解的不足,采用本体与Web文本挖掘相结合的方法,探讨基于领域本体的Web文本挖掘方法。首先创建Web文本的本体结构,然后引入领域本体"概念-概念"相似度矩阵,并就概念间关系识别进行描述,最后给出Web文本挖掘的实现方法,发现Web文本信息的内涵。实验中以网络媒体报道为例,通过文本挖掘得出相关结论。
关键词：
本体 Web文本挖掘 领域本体
[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] 情报理论与实践
[作者]
耿焕同 宋庆席 何宏强
随着浏览器/服务器体系结构和动态网页技术的广泛应用,对网页进行快速、准确地信息抽取的技术研究已成为一个热点。结合动态网页的生成特点和针对已有抽取方法的不足,提出了一种基于视觉分块的Web信息抽取方法。
关键词：
网络 信息抽取 视觉分块
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈果 彭家彬 肖璐
[目的/意义]当前各学科领域文献增长迅速，迫切需要以面向“问题解决”的思路，从大量科技文献中抽取出研究问题、解决方案及其解决关系，并以此为基础开展领域知识演化研究。[方法/过程]本文提出了可应用于实践的低成本领域实体关系抽取方案：依托词嵌入类比的思想，仅从领域知识资源中提取的少量实体关系对作为基准即可实现关系分类。[结果/结论]在人工智能领域数据集上使用基于词嵌入类比方案的集成模型，抽取解决关系、问题层级关系、方法层级关系的F1值分别为82.33，81.49，74.81。最后，将集成模型应用于全量数据抽取实体关系，从宏观、中观、微观三个层面展示了面向问题解决的人工智能领域知识演化情况。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐文海 温有奎
本文在海量智能分词基础之上,提出了一种基于向量空间模型和TFIDF方法的中文关键词抽取算法。该算法在对文本进行自动分词后,用TFIDF方法对文献空间中的每个词进行权重计算,然后根据计算结果抽取出科技文献的关键词。通过自编软件进行的实验测试表明该算法对中文科技文献的关键词自动抽取成效显著。
关键词：
关键词抽取 向量空间模型 算法
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
阳广元
以国内2002年1月至2016年5月间发表的与基于本体的信息抽取有关的期刊文献为分析对象,运用内容分析法从领域本体的构建及基于本体的信息抽取方法、信息抽取模型、信息抽取算法、信息抽取系统、信息抽取的应用领域等6个方面对国内该领域的研究现状与热点进行分析,认为目前国内该研究领域具有研究内容从理论走向实践、研究主体多样性、尚未形成核心作者和核心团队等特点,指出本体构建的自动化及基于本体的信息抽取的评估机制、信息抽取的实践应用将成为未来的发展趋势。
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