当前知识抽取的主要技术方法解析

被引：19

作者：

张智雄 ^{[1
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吴振新 ^{[1
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刘建华 ^{[1
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徐健 ^{[1
,2
,3
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洪娜 ^{[1
,2
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赵琦 ^{[1
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机构：

[1] 中国科学院国家科学图书馆

[2] 中国科学院研究生院

[3] 中山大学资讯管理系

来源：

现代图书情报技术 | 2008年 / 08期

关键词：

知识抽取; 机器学习; 自然语言分析; 本体;

D O I：

暂无

中图分类号：

G250.7 [图书馆自动化、网络化];

学科分类号：

1205 ; 120501 ;

摘要：

对MnM、KIM、Text2Onto、Amilcare、Melita等具有知识抽取功能的系统所应用的技术方法进行解析。提出在当前知识抽取技术中,机器学习和自然语言分析两大思路各自得到较大发展,并且在相互融合、相互借鉴中受益。在基于机器学习的知识抽取方面,出现以自适应信息抽取(Adaptive IE)、开放信息抽取(Open IE)为代表的新思路,并且有向自动本体学习(Ontology Learning)方向发展的趋势;在基于自然语言分析的知识抽取方面,基于模式标注、语义标注的方法得到广泛关注和进一步完善,并且有向基于Ontology的信息抽取(OBIE)方向发展的趋势。此外,为减少Ontology建设成本,让人们可以利用简单的自然语言构建Ontology,基于受控语言的信息抽取(CLIE)技术也得到一定的关注。

引用

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页数：10

共 18 条

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