《面向非結構化文本的領域知識獲取方法的研究》是依託西安交通大學,由鄭慶華擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名:面向非結構化文本的領域知識獲取方法的研究
- 項目類別:面上項目
- 項目負責人:鄭慶華
- 依託單位:西安交通大學
- 負責人職稱:教授
- 申請代碼:F0211
- 研究期限:2005-01-01 至 2007-12-31
- 批准號:60473136
- 支持經費:22(萬元)
《面向非結構化文本的領域知識獲取方法的研究》是依託西安交通大學,由鄭慶華擔任項目負責人的面上項目。
《面向非結構化文本的領域知識獲取方法的研究》是依託西安交通大學,由鄭慶華擔任項目負責人的面上項目。中文摘要針對現有知識獲取方法存在的不足以及所獲知識不適合於知識計算(Knowledge Computing)的問題,本課題...
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同時,研究套用面向數字圖書,促進基於數字圖書的知識服務的發展。在理論和套用兩個方面均有顯著的意義。結題摘要 利用信息抽取從半結構化和非結構化文本中抽取結構化信息已經成為多個領域的重要支撐技術之一。 項目組根據研究方案,嘗試分解...
文本知識獲取從所抽取的內容上分主要包括實體知識抽取、事件抽取、屬性抽取,下面分別從這三個方面進行介紹。在實體知識抽取方面。實體知識抽取是面向信息提取、問答系統、句法分析、機器翻譯、語義網路(Semantic Web)元數據標註等套用領域的...
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本項目基於全球資訊網豐富的網頁、微博和表格數據資源,以知識庫擴充為目標,對其中的關鍵問題進行了研究。具體來說,項目組根據領域知識庫的結構特點,首次研究面向領域知識庫的文檔實體連結問題,為網頁文檔中出現的實體名字找到它們在領域知識...
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本項目將深入研究該混合算法過程中所涉及的關鍵方法和技術,針對中文醫學語言文本處理這樣一個相對薄弱的研究領域建立關聯信息提取的有效方法,對兩類臨床文本(病歷家族史的結構化信息提取、出院小結中時間關聯信息提取)進行測試和評估來驗證...
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該評測集為結構化和非結構化數據上的關鍵字檢索和自然語言問答方面的研究提供了一個統一的測試比較平台。另外,我們在研究如何結合結構化的知識庫和非結構化的文本數據上的檢索時,提出了基於實體關係檢索模型,並用擴展的知識圖譜的數據...
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