一种基于Bootstrapping的本体学习方法

张俊; 高志强; 徐惠; 蔡施彦; 戴云徽

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一种基于Bootstrapping的本体学习方法

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提出了一种基于自扩展的本体学习方法用于获取领域术语.该方法只需提供少量种子术语和一个未标注语料库作为输入,由种子术语开始学习抽取模式,再由学习到的模式发现新的术语,进一步由新发现的术语学习新的抽取模式,如此循环迭代.实验结果表明,该算法能够产生较高质量的领域术语集合和抽取模式集合,这样的集合可用于相关领域的信息抽取.

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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》 |2008年第4期|56-58|共3页
作者
张俊; 高志强; 徐惠; 蔡施彦; 戴云徽;
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作者单位

东南大学,计算机科学与工程学院,江苏,南京,210096;

东南大学,计算机科学与工程学院,江苏,南京,210096;

东南大学,软件学院,江苏,南京,210096;

东南大学,计算机科学与工程学院,江苏,南京,210096;

南京理工大学,经济管理学院,江苏,南京,210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用应用软件;
关键词
信息抽取; 本体学习; 自扩展;

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