农业垂直搜索引擎信息抽取的研究

发布时间：2018-04-22 15:11

  本文选题：垂直搜索引擎 + 农业　； 参考：《计算机工程与设计》2009年05期

【摘要】：自动文本信息抽取是垂直搜索引擎技术体系的一个研究方向,针对传统的农业垂直搜索引擎信息抽取精度不高的问题,在研究农业网页交易信息数据的特点的基础上,提出一种针对具有时空属性的行业领域信息的表示与抽取模型。该模型利用数据信息、数据时间、数据空间三元集描述定义此类数据,不仅可以表示数据对象的当前状态,而且可以准确地反映数据对象的历史与空间连续状态,据此设计了K-EA算法。实验结果表明,该模型对于具有时间与空间属性特点的数据有很好的召回率与精度。
[Abstract]:Automatic text information extraction is a research direction of vertical search engine technology system. Aiming at the problem of low precision of traditional agricultural vertical search engine information extraction, this paper studies the characteristics of agricultural web page transaction information data. This paper presents a representation and extraction model for industry domain information with temporal and spatial attributes. This model uses data information, data time, data space ternary description to define this kind of data, which can not only represent the current state of the data object, but also accurately reflect the historical and spatial continuous state of the data object. Based on this, the K-EA algorithm is designed. The experimental results show that the model has good recall rate and precision for the data with temporal and spatial attributes.
【作者单位】： 清华大学计算机与信息管理中心;
【基金】：清华大学基础研究基金项目(JCQN2005042)。
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1787755