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基于聚类的分级信息抽取方法初探
引用本文:方莹,葛寒松.基于聚类的分级信息抽取方法初探[J].数字社区&智能家居,2005(10):7-9.
作者姓名:方莹  葛寒松
作者单位:商丘师范学院计算机科学系,河南商丘476000
摘    要:按照信息抽取粒度不同,本文在基于向量空间模型的句子聚类基础上,提出分两级建立事件模板的方法.相应地,信息抽取过程也分两级,即采用基于中心向量模型的方法抽取句子级信息,采取模式匹配的方法抽取词语或短语级信息.实验结果表明,此方法能对文本信息进行较有效的全面提取,实验结果令人满意.

关 键 词:信息抽取  聚类  向量空间模型  中心向量模型
收稿时间:2005-08-01
修稿时间:2005年8月1日

Research on Classifiable Information Extraction Methods Based on Clustering
FANG Ying,GE Han-song.Research on Classifiable Information Extraction Methods Based on Clustering[J].Digital Community & Smart Home,2005(10):7-9.
Authors:FANG Ying  GE Han-song
Abstract:According to the difference of the granularitv in the information extraction, this paper presents a method to build a two-step-template. Accordingly, the process of information extraction includes two steps. Sentence information extraction is based on the center vector model, as well as word or clause information be extracted by pattern matching. The effect of the method has been tested, which shows the method can extract much more comprehensive text information.
Keywords:information extraction  clustering  vector space model  center vector model
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