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当前知识抽取的主要技术方法解析* 总被引:3,自引:0,他引:3
对MnM、KIM、Text2Onto、Amilcare、Melita等具有知识抽取功能的系统所应用的技术方法进行解析。提出在当前知识抽取技术中,机器学习和自然语言分析两大思路各自得到较大发展,并且在相互融合、相互借鉴中受益。在基于机器学习的知识抽取方面,出现以自适应信息抽取(Adaptive IE)、开放信息抽取(Open IE)为代表的新思路,并且有向自动本体学习(Ontology Learning)方向发展的趋势;在基于自然语言分析的知识抽取方面,基于模式标注、语义标注的方法得到广泛关注和进一步完善,并且有向基于Ontology的信息抽取(OBIE)方向发展的趋势。此外,为减少Ontology建设成本,让人们可以利用简单的自然语言构建Ontology,基于受控语言的信息抽取(CLIE)技术也得到一定的关注。 相似文献
152.
[目的/意义] 构建面向数字人文的开放数据生态系统,可为开放科学、多学科合作、数据驱动时代的数字人文创新发展提供理论参考和实践指引。[方法/过程] 在分析数字人文开放数据内涵与特征的基础上,基于信息生态理论对数字人文开放数据生态系统构成要素进行分析,进而建构数字人文开放数据生态系统的模型框架。[结果/结论] 数字人文开放数据生态系统包括数据人、数据资源、数据环境3个核心构成要素,在内循环和外循环逻辑下,涉及统筹协调机制、协同合作机制、质量控制机制等内容。数字人文开放数据生态系统是一个复杂的系统工程,需要从多方面聚力突破,从"数据供给"层面为人文研究范式转型提供支持。 相似文献
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155.
新一轮中学地理课程改革,在注重课程内容基础性、时代性和应用性的基础上,提出了要正确进行地理基础知识和基本技能的 相似文献
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157.
近年来,知识抽取技术在非结构化文本的处理中起到很重要的作用.文章在对当前知识抽取的相关文献、系统和项目分析研究的基础之上,提出了当前知识抽取研究中的主要抽取内容对象的分类,并对这些主要内容对象抽取的相关技术方法进行综述.主要总结了Web对象识别和集成、术语识别和抽取、主题发现和识别、概念层次关系的抽取、非概念层次关系的抽取、事实抽取、观点抽取和倾向识别等7种内容对象抽取的技术方法.并在此基础之上,对未来知识抽取的发展趋势进行了分析.该文为2008年第9期本期话题"知识抽取"的文章之一. 相似文献
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随着我国高等教育规模的扩大,大学生总量快速增长,在校贫困生的数量也大幅度增加.做好家庭经济困难学生的工作,已经成为我校学生工作重要的组成部分.本文分析了贫困生心理问题的主要表现,并提出了解决办法,帮助贫困生不仅在经济上脱贫,而且要在精神上解困,使其健康成长. 相似文献
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