非结构化信息抽取关键技术研究探讨

被引：37

作者：

周法国 ^{[1
]}

王映龙 ^{[2
]}

杨炳儒 ^{[3
]}

宋泽锋 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院

[2] 江西农业大学软件学院

[3] 北京科技大学信息工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2009年 / 14期

关键词：

信息抽取; 内在认知机理; 命名实体识别; 共指消解; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

以基于内在认知机理的知识发现理论为指导,针对汉语命名实体识别的难点,充分考虑专家知识在命名实体识别中的作用;根据不同的实体类型,采用灵活变化的统计与规则相结合的方式;采用各种技术来研究信息抽取的任务,如:机器学习技术、篇章分析与理解技术、句法分析技术、图算法与图挖掘技术、词计算技术、快速全文检索技术等;该文探讨的是不仅要从文本中获取简单子句中的关系,还要获得跨句子、段落中的实体关系。

引用

页码：1 / 6+21 +21

页数：7

共 8 条

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基于角色标注的中国人名自动识别研究 [J].

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