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维基百科是现今使用最为广泛的网络百科全书,并以保持中立观点作为其基本原则。但一些研究显示维基百科文章包含情感色彩。然而,现......
金属材料领域的知识图谱构建过程中文本数据或者结构化数据的挖掘被更多关注,而多媒体数据的挖掘则时常被忽略。在一些特殊的问答......
介绍4种国内外主要的通用本体库W ordNet、DBped ia、Cyc、HowNet和两个比较成功的专业领域本体库生物医学和企业领域本体库,从描......
全过程计算机辅助动画自动生成技术于20世纪90年代由中科院陆汝钤院士提出,该技术以受限的语言作为输入,引入人工智能技术和基于知......
命名实体识别任务能够搭建知识库与自然语言之间的桥梁，为关键字提取、机器翻译、主题检测与跟踪等研究工作提供支撑。通过对目前命......
关联开放数据（LOD）中蕴藏着大量不同领域的知识,但是目前抽取其中特定领域知识的方法大多需要人工参与。为了能自动地抽取领域知识,......
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近些年,随着关联数据的发展,大量不同领域的知识库以RDF的形式发布出来,规模愈来愈大,内容愈来愈丰富。命名实体识别作为信息提取......
DBpedia利用知识抽取框架从维基百科中抽取信息，并通过语义网的RDF、本体等技术描述资源，从而形成一个跨领域、多语言、大规模的庞大......
从语义网本体知识库的角度，分析了DBpedia知识库从维基百科中抽取内容的关键技术，包括抽取方法、内容和特点。在此基础上，论述了DBped......
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[目的／意义]领域本体是规范描述和语义化组织领域核心知识的模型，领域本体需要随着领域知识的变化而变化，自动化或半自动化的进化方法......
近年来,本体技术迅速发展,在许多领域已经出现了相对完善的领域本体,并取得较好应用。然而,在大多领域中也存在着部分缺少实例层知......
随着互联网的发展,网络上文本类型的用户生成内容数据量成爆炸式增长。这些信息之间关系错综复杂,通过对这些信息进行有效组织,可......
名实体歧义是机器对自然语言进行理解时经常遇到的问题,为使机器能够正确地分析自然语言文本,对名实体消除歧义亟待解决。近年来,......
