健康领域Web信息抽取

针对Web信息抽取(WIE)技术在健康领域应用的问题,提出了一种基于WebHarvest的健康领域Web信息抽取方法。通过对不同健康网站的结构分析设计健康实体的抽取规则,实现了基于WebHarvest的自动抽取健康实体及其属性的算法;再把抽取的实体及其属性进行一致性检查后存入关系数据库中,然后对关系数据库中隐含健康实体的属性值利用Ansj自然语言处理方法进行实体识别, 进而抽取健康实体之间的联系。该技术在健康实体抽取实验中,平均F值达到99.9%,在实体联系抽取实验中,平均F值达到80.51%。实验结果表明提出的Web信息抽取技术在健康领域抽取的健康信息具有较高的质量和可信性。     

T-STAR: 一种基于关键词的关系数据库时态信息检索方法*

将时态信息融入到信息检索技术中可以有效提高检索效果,时态信息检索已有较多的研究,而现有数据库信息检索方法还缺乏对时态信息有效利用。针对这一研究问题,提出关系数据库上基于时态语义的关键词检索方法,引入时态信息构建时态数据图,设计时态相关性评分机制,在时态图搜索过程中引入时态语义约束,设计基于关键词的时态检索算法。实验验证了该方法可以有效提高数据库信息检索效果,而检索性能并没有降低。     

时态主题模型方法及应用研究综述

互联网技术的飞速发展使得数据的规模达到了空前的水平,人们从海量数据中获取有价值的信息变得越来越困难。主题模型是近年来计算机领域出现的一种新的概率模型,在自然语言处理、文本挖掘以及信息检索等领域都有很广泛的应用。基于主题模型的主题追踪技术和时态分析技术可以帮助人们从海量数据中快速找到感兴趣的内容,时态主题模型逐渐成为计算机科学领域的一个研究热点。首先,介绍主题模型以及时态主题模型的基本概念;然后,对各种时态主题模型进行分类,介绍了几种具有代表性的时态主题模型,分析比较了各种主题模型的优缺点;接着,分析了时态主题模型在社交媒体、学术文献和数据社区中的应用;最后,对时态主题模型未来的发展趋势进行了探讨。