【摘 要】
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本文发现了网页文件中一种普遍存在的描述性结构-深度并列结构,并使用它来进行概念实例提取.首先提取网页文件中的深度并列结构,用种子实例对其进行过滤和提取候选实例;在候
【机 构】
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北京大学计算语言研究所,北京100871
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本文发现了网页文件中一种普遍存在的描述性结构-深度并列结构,并使用它来进行概念实例提取.首先提取网页文件中的深度并列结构,用种子实例对其进行过滤和提取候选实例;在候选实例评价阶段,构造种子、网页文件、并列结构和候选实例之间的关系图,并使用PageRank算法评价候选实例.在提取的8个概念中平均准确率达到98.25％,平均召回率达到77.26％.比R.C.Wang的提取结果有较为明显的提升.本文发现了网页中普遍存在的深度并列结构，并用它进行实例提取，获得较好提取效果。本文算法对网民们比较关注的概念，如"电影"、"歌曲"、"NBA"等，及一些购物网站提供的商品相关的概念，如笔记本品牌、汽车品牌、服装品牌等有较好提取效果。此外，一些实例及其属性会同时出现在深度并列结构中，下步，将尝试用深度并列结构同时提取实例和属性。
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