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[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]
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] 图书情报工作
[作者]
蒋婷 孙建军
［目的 ／意义］概念非等级关系抽取是本体构建的必要步骤，学术文献作为一种重要的学术资源类型，本文主要利用其结构特点来进行本体概念非等级关系的抽取。［方法 ／过程］首先，在本体概念抽取的基础上，对文献中概念的类型进行分类，以便于后期关系动词搭配的概念类型来排除不符合条件的三元组；其次，确定学术文献中的关系类型，并采用Ｃ－ｖａｌｕｅ方法抽取表示关系的动词，进行本体关系的表示；再次，评价概念对的关联性，利用互信息法对概念对进行排序并去除非相关概念对，实验表明该方法非常有效；最后评价概念对与关系动词的关联，分析影响三元组关联的因素，再采用实验确定模型挖掘三元组，实验比较现有的关联规则挖掘的方法。［结果．．．
关键词：
本体构建 非等级关系抽取 关系抽取
[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]
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
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王思丽 祝忠明 刘巍 杨恒
[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的领域文本特征词嵌入模型的自动生成方法;其次研究构建了以IOB格式的标注文本作为输入,基于自注意力机制的BLSTM-CRF领域概念自动抽取模型;最后以资源环境学科领域为例进行了实验研究与评估分析。[结果/结论]模型能够实现对领域概念的自动抽取,对领域新概念或术语的自动识别也具有一定的健壮性。[局限]模型精度尚未达到峰值,有待进一步优化提升。
[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] 情报学报
[作者]
朱惠 王昊 苏新宁 邓三鸿
本体是知识组织的有效方式,也是构建语义网的重要环节,而概念非分类关系又是本体的重要组成部分。由于术语是概念的外在表达,因此本文在深入分析当前国内外术语非分类关系抽取研究的基础上,引入共现分析、结构分析、模板构建、逻辑推理等方法和技术构建了面向汉语领域非结构化文本的术语非分类关系抽取模型,分别从内容和结构两个不同的角度抽取术语非分类关系。论文提出了模型的主要运行流程以及各功能模块的主要组成部件,对主要组成部件的具体实现进行了探讨,并对相关方法的局限性进行了论述。本文的研究为术语非分类关系抽取提供了新的思路,丰富了知识发现方法,同时也能为实现可行有效的知识组织提供参考。
[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。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
卓可秋 沈思 王东波
[目的/意义]学术全文本下的关系抽取是学术全文本知识图谱构建的关键技术,所构建的学术知识图谱能够实现文献的结构化、知识化,提高研究人员检索文献、分析文献和把握科研动态的效率,以及通过图谱的认知推理,有助于隐式知识发现。[方法/过程]通过外部知识来增强关系抽取已在不少研究取得成果,但针对特定领域的关系抽取往往缺少可用的外部知识。研究发现,全文本中自有的高置信度的知识也可以用来辅助全文本关系抽取。受认知过程双系统理论(系统1为直觉认知,系统2为推理认知)启发,设计一个句子级模型来获取知识,并通过远程监督方式获取高置信度知识,然后将高置信度知识融入到全文本级深度学习模型最后分类的一层上。[结果/结论]在生物医学学术全文本数据集(CDR-revised)上,比当前最先进的模型在F1上提高11.13%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张云中 徐宝祥
针对基于形式概念分析(FCA)的领域本体构建方法的优化问题进行论述,解决优化的四个难点,应用并行开发的工程思想,采用"分而治之、映射集成"的具体手段,提出一种新的基于FCA的领域本体构建方法并建立"增量模型"。该方法将整个领域本体构建过程分解成核心本体和若干个并行开发的增量本体的构建过程,而后将核心本体和增量本体通过本体映射和本体集成的手段进行按需组合,最终得到用户所需领域本体。
关键词：
形式概念分析 领域本体构建方法 增量模型
[期刊] 图书馆建设
[作者]
白华
针对用户标注的弱点，在标签的基础上构建本体框架并赋予标签丰富的语义，有助于进一步改善知识组织系统的性能。在大量标签数据的支持下，提取知识框架是一种建立本体框架的有效方法，提取方法主要采用特征或属性概括法，即针对一类标签集合的共同特征抽取它们的上位概念，并根据这些上位概念的关系建立知识框架。对基于两种系统的语义分析而构建的可以整合标签和概念本体的兼容本体进行分析可知，它吸取了用户标注的灵活、多元、表达性强大的特征，提高了知识组织系统的组织能力和标引功能；同时，也改进了用户标注系统的语义能力，使之具有丰富的结构和语义表达功能。
关键词：
用户标注 本体框架抽取 知识组织系统
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
化柏林 刘一宁 郑彦宁
学术定义是学术研究中一种基础性的知识。科技文献中蕴含着丰富的定义,对定义进行自动抽取是知识抽取的一种应用。这些定义具有一定的特征与规律,利用这些特征与规律形成规则对定义进行抽取是常见的方法。定义抽取中最重要的工作是规则构建。文章通过对定义语句的结构方式和分类进行研究,提出了一种基于多重规则的学术定义抽取规则构建方案。该方案通过构建模式规则、句法规则以及加权词规则,构建学术定义抽取所需要的多重规则。
关键词：
学术定义 知识抽取 规则构建
[期刊] 情报科学
[作者]
李枫林 柯佳
【目的/意义】从大量非结构化文本中抽取出结构化的实体及其关系,是优化搜索引擎、建立知识图谱、开发智能问答系统的基础工作。【方法/过程】介绍了深度学习框架下不同神经网络模型实现实体关系抽取的方法,比较了各种模型的优劣势,结合远程监督和注意力机制进一步提高关系抽取性能,最后指出了深度学习模型的不足及未来发展方向。【结果/结论】实验发现,卷积神经网络擅长捕获句子局部关键信息,循环神经网络擅长捕获句子的上下文信息,能反映句子多个实体之间的高阶关系,递归神经网络适合短文本的关系抽取。如果模型能结合自然语言的先验知识
关键词：
深度学习 神经网络 实体关系抽取 词向量
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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