【摘 要】
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信息抽取是自然语言处理的一个重要分支,之前的信息抽取只对语料进行词性标注,语句的信息大量流失引起抽取结果准确率和召回率都比较低,其中语义缺失是根本原因.本文选用教材内容提要作为研究对象.探索了基于中文框架语义(CFN)的文本信息抽取技术.首先对文本进行CFN语义标注,经标注后的文本作为实验语料,再对语料进行向量化预处理构成语义特征向量,然后以文本的语义特征向量作为信息抽取的基础,使用神经网络方法对
【机 构】
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山西大学 计算机与信息技术学院,太原,030006
【出 处】
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第四届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
信息抽取是自然语言处理的一个重要分支,之前的信息抽取只对语料进行词性标注,语句的信息大量流失引起抽取结果准确率和召回率都比较低,其中语义缺失是根本原因.本文选用教材内容提要作为研究对象.探索了基于中文框架语义(CFN)的文本信息抽取技术.首先对文本进行CFN语义标注,经标注后的文本作为实验语料,再对语料进行向量化预处理构成语义特征向量,然后以文本的语义特征向量作为信息抽取的基础,使用神经网络方法对语料进行训练学习并自动获取目标模板语义特征向量,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.
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