【摘 要】
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信息抽取是用来理解自然语言文本语义的一种非常实用的方法。而本体则对知识(例如实体和概念间的关系)的定义与建模起重要作用。因此本体经常被用来定义信息抽取任务。高级信
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信息抽取是用来理解自然语言文本语义的一种非常实用的方法。而本体则对知识(例如实体和概念间的关系)的定义与建模起重要作用。因此本体经常被用来定义信息抽取任务。高级信息抽取技术,例如复杂的多元关系抽取,可用于学习语言模板,进而从自然文本中识别出本体定义的关系,并抽取出这些关系的实例。本文将描述一个为信息抽取任务而设计的本体模型,以及一个关系抽取的框架系统——DARE。DARE使用了机器学习方法,可以自动学习关系抽取的语言模板,并应用这些模板来抽取关系实例。DARE系统已被深度应用于英语文本的关系抽取。本文将进一步使用DARE来处理中文新闻文本,从中学习语言模板和抽取关系实例,并与英文处理的结果进行比较。
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