| 基于扩展领域模型的有名属性抽取 |
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| 引用本文： | 王宇,谭松波,廖祥文,曾依灵.基于扩展领域模型的有名属性抽取[J].计算机研究与发展,2010,47(9). |
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| 作者姓名： | 王宇 谭松波 廖祥文 曾依灵 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院计算技术研究所,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100190
2. 中国科学院计算技术研究所,北京,100190 |
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| 基金项目： | 国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目 |
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| 摘 要： | 网页信息抽取是互联网挖掘的重要课题.为了自动化抽取过程,最新的研究利用特定领域的特征,通过机器学习方法对信息抽取过程进行统一建模.但是,对领域特征的依赖使得这类方法难以推广到其他领域中去.因此,对信息抽取问题进行了分析,从中分离出一个可以完全自动化的信息抽取子任务,即有名属性抽取任务.在多个领域的数据集上进行的统计表明,这个子任务覆盖了60%以上的待抽取属性,因此它在整个信息抽取中占有重要地位.并给出了一种基于扩展领域模型的有名属性抽取方法,实验结果表明,这种方法的准确率接近或大于80%,召回率大于90%.
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| 关 键 词： | 信息抽取 属性抽取 有名属性 扩展领域模型 网页视觉分析 |
Extended Domain Model Based Named Attribute Extraction |
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| Wang Yu,Tan Songbo,Liao Xiangwen,Zeng Yiling.Extended Domain Model Based Named Attribute Extraction[J].Journal of Computer Research and Development,2010,47(9). |
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| Authors: | Wang Yu Tan Songbo Liao Xiangwen Zeng Yiling |
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