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基于CFN的教材内容提要信息抽取研究
引用本文:吕国英,冯艳,李茹. 基于CFN的教材内容提要信息抽取研究[J]. 山西大学学报(自然科学版), 2010, 33(1)
作者姓名:吕国英  冯艳  李茹
作者单位:山西大学计算机与信息技术学院,山西太原,030006
基金项目:国家863高技术研究发展计划资助项目 
摘    要:文章选用教材义特征向量作为信息抽取的基础,并用神经网络方法对语料进行训练学习并自动获取模板语义特征向量,最后结合目标模板抽取出所需信息.这种方法避开语法分析,具有较细的处理粒度,对语义元素搭配形式相对规范的领域具有一定的普遍适用性.实验结果表明,基于中文框架语义的信息抽取方法具有相对较高的准确率.

关 键 词:信息抽取  中文框架语义  语义特征向量  神经网络

References Content Resume Information Extraction Based on Chinese Frame Net
L Guo-ying,FENG Yan,LI Ru. References Content Resume Information Extraction Based on Chinese Frame Net[J]. Journal of Shanxi University (Natural Science Edit, 2010, 33(1)
Authors:L Guo-ying  FENG Yan  LI Ru
Affiliation:L(U) Guo-ying,FENG Yan,LI Ru
Abstract:By choosing the texts of references content resume as the object of study,the information extraction technology based on Chinese FrameNet(CFN) was analysed.The semantic eigenvectors are suggested to be the base for information extraction,the corpus are trained and templates' semantic eigenvectors are automatically obtained by using the neural network.Finally the technology extracts the needed information with the target templates.The processing at a finer granularity level,the method has a universal appeal ...
Keywords:information extraction  chinese frame net  semantic eigenvectors  neural network
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