【摘 要】
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【目的/意义】如何识别文本中的知识片段进行标引,使检索系统能检索文本知识内容是提高用户信息利用效率的关键。【方法/过程】在文献调查的基础上,文章基于本体概念模型和Wo
【机 构】
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武汉大学信息管理学院; 武汉大学信息系统研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于文本和Web语义分析的智能咨询服务研究”(71673209)
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【目的/意义】如何识别文本中的知识片段进行标引,使检索系统能检索文本知识内容是提高用户信息利用效率的关键。【方法/过程】在文献调查的基础上,文章基于本体概念模型和Word2Vec词向量模型阐述了文本片段语义标引的流程框架,并对本体语义扩展、神经网络模型训练、文本片段标引、文本片段权重获取四个部分的关键环节及技术做了详细说明。最后通过实验验证了该流程框架。【结果/结论】实验结果显示该方法在文本知识片段识别上是有效的,知识识别的准确率达到80%,能够实现对文本知识内容进行标引。该方法为自动化实现基于知识的文本信息组织提供了有益的参考。
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