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1.
信息抽取的语义知识资源研究   总被引:10,自引:4,他引:6  
本文讨论支持信息抽取的语义资源的建设问题,举例说明了信息抽取至少需要三种层面的语义知识;(i)宏观的话语篇章知识,籍此可以约束信息抽取的匹配模板的类型,预测关键性的信息项目在文本中的分布位置;(ii)中观的论元结构知识,籍此可以建立动词的论元成分跟事件模板的传递与继承关系,帮助确定代词或空语类跟其先行语的回指关系,进而确定其语义所指;(iii)微观的逻辑结构知识,籍此可以确定否定词,量化词,模态词等逻辑算子跟其所约束的成分之间的逻辑关系(比如,哪些成分处于否定的辖域之中,其中哪个成分是否定的焦点,在哪些语法条件下否定词是冗余的,等等)。最后,指出研究这三种语义知识所可利用的几种理论和方法。  相似文献
2.
语义角色的精细等级及其在信息处理中的应用   总被引:8,自引:6,他引:2  
本文首先讨论语义角色的三种精细程度不一的分类层级,介绍它们各自在语言信息处理系统中的有关应用。接着,分别介绍三种为语言信息处理服务的语义资源对于语义角色的不同处理:(i)加州大学伯克利分校框架网的语义角色——基于场景的语义框架中的框架元素;(ii)宾州大学命题库的语义角色——基于特定动词的编了号的原型角色;(iii)北京大学中文网库的语义角色——基于特定谓词的各论元成分的论旨角色。最后,从建库目标、方法论、标注内容和系统构成等方面,比较这三个语义关系标注语料库的同异。  相似文献
3.
基于本体的语义标注原型评述   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
实现语义Web构想的关键是利用本体词汇来标注Web资源,如Web页、服务等,基于本体的语义标注原型就是用于支持内容创建者在Web页中添加语义元数据,使其内容被人和机器所理解。本文首先简介现有基于本体的标注原型,然后从不同角度综述了各原型,并进行了对照比较,最后指出了现有原型的不足。  相似文献
4.
语义标注元数据及其抽取技术*   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
讨论了语义Web上用XML或RDF/XML标注元数据的方法以及元数据标注在语义Web上的两种存在形式:单一文件或XML包。在此基础上,介绍了从这些单独文件或XML包宿主文件中抽取元数据的方法,包括XML解析器SAX和DOM以及XML包扫描器的构造。  相似文献
5.
基于本体的信息检索模型研究*   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
根据文档处理方式的不同,将基于本体的信息检索系统分为基于知识库的语义检索系统和基于语义网文档的信息检索系统两类。对这两个模型的实现原理和关键步骤进行了阐述;探讨了基于本体的信息检索模型中的关键技术,并指出当前研究中存在的不足;最后对基于本体的信息检索系统的研究热点和方向进行了展望。  相似文献
6.
基于问句语料库的受限领域自动应答系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
自动应答系统中对用户所提问句的理解是系统实现的关键,同样也是一个难点,通过在受限领域内建立问句语料库来协助理解用户问句是一种非常有效的实现方法。文章分析了建行领域业务咨询系统的问句收集、分词和词性标注、语义标注、问句语料统计等问句语料库的建设过程,并详细介绍了采用词向量空间法和语义向量空间法从问句语料库中寻找和目标问句相似问句的计算方法及提取答案的实现过程。  相似文献
7.
基于领域本体的语义标注方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础.  相似文献
8.
基于Ontology的Web信息检索系统研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
传统的信息检索技术以关键字匹配为主,缺乏语义推理能力,对用户的查询请求没有提供语义制导,因此造成信息的误检、漏检.将Ontology用于Web信息检索,分析了Ontology的语义表达能力,提出了基于Ontology的信息检索系统模型(MIRSO).MIRSO能够对用户提供语义制导,将用户的查询条件映射为领域Ontology的概念和关系,使用户的需求表达和信息内容精确匹配.实验结果表明,该方法能够提高信息检索系统的查准率.  相似文献
9.
基于本体的Deep Web数据标注   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
袁 柳  李战怀  陈世亮 《软件学报》2008,19(2):237-245
借鉴语义Web领域中深度标注的思想,提出了一种对Web数据库查询结果进行语义标注的方法.为了获得完整且一致的标注结果,将领域本体作为Web数据库遵循的全局模式引入到查询结果语义标注过程中.对查询接口及查询结果特征进行详细分析,并采用查询条件重置的策略,从而确定查询结果数据的语义标记.通过对多个不同领域Web数据库的测试,在具有领域本体支持的条件下,该方法能够对Web数据库查询结果添加正确的语义标记,从而验证了该方法的有效性.  相似文献
10.
BFS-CTC汉语句义结构标注语料库   总被引:2,自引:0,他引:2  
句义结构分析是汉语语义分析中不可逾越的重要环节,为了满足汉语句义结构分析的需要,基于现代汉语语义学理论构建了一种层次化的汉语句义结构模型,定义了标注规范和标记形式,建设了一个汉语句义结构标注语料库BFS-CTC(Beijing Forest Studio-Chinese Tagged Corpus).标注内容方面,基于句义结构模型的定义标注了句义结构句型层、描述层、对象层和细节层中所包含的各个要素及其组合关系,包括句义类型、谓词及其时态、语义格类型等信息,并且提供了词法和短语结构句法信息,便于词法、句法、句义的对照分析研究;语料库组织结构方面,该语料库包括四个部分,即原始句子库、词法标注库、句法标注库和句义结构标注库,可根据研究的需要,在词法、句法、句义结构标注的基础上进行深加工,在核心标注库的基础上添加更多具有针对性的扩展标注库,利用句子的唯一ID号进行识别和使用;语料来源和规模方面,语料全部来自新闻语料,经过人工收集、整理,合理覆盖了主谓句、非主谓句、把字句等六种主要句式类型,规模已达到10000句.同其他语义标注库相比,BFS-CTC基于现代汉语语义学,提供了多层次的句义结构标注信息,兼容进行了词法和语法标注,各类标注既可以单独使用也可综合使用进行横向分析,可用于自然语言处理多方面的研究,进一步推动汉语语义分析的研究和发展.  相似文献
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