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基于语义角色和概念图的信息抽取模型
引用本文:杨选选,张蕾. 基于语义角色和概念图的信息抽取模型[J]. 计算机应用, 2010, 30(2): 411-414
作者姓名:杨选选  张蕾
作者单位:1. 西北大学2.
摘    要:传统的信息抽取方法由于缺少语义信息的支持,抽取的准确率不高。针对这个问题提出了一种基于语义理解的信息抽取方法。一方面,把语义角色标注的浅层语义信息转换成概念图,无歧义地将抽取信息所包含的基本语义形式化;另一方面,通过概念图的相似度计算区分场景,并使用语义角色获取抽取模式,以提高抽取质量。实验结果表明,该方法取得了较好的效果。

关 键 词:信息抽取  语义角色  概念图相似度  知网  文本理解  
收稿时间:2009-08-18
修稿时间:2009-10-11

Information extraction based on semantic role and concept graph
YANG Xuan-xuan,ZHANG Lei. Information extraction based on semantic role and concept graph[J]. Journal of Computer Applications, 2010, 30(2): 411-414
Authors:YANG Xuan-xuan  ZHANG Lei
Affiliation:College of Information Science and Technology/a>;Northwest University/a>;Xi'an Shaanxi 710127/a>;China
Abstract:Because the traditional information extraction approaches are lack of semantic information,the accuracy is not high in extraction.In order to solve the problem,this article proposed a novel method of information extraction based on semantic role and concept graph.On one hand,the process transformed the shallow semantic information into concept graphs,and accurately described the main meaning of sentences.On the other hand,the calculator computed the similarity of concept graphs so as to distinguish the diff...
Keywords:information extraction  semantic role  similarity of concept graphs  Hownet  text understanding  
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