时态信息的语义抽取与排序方法研究及系统实现

发布时间：2018-05-09 22:20

  本文选题：时态语义 + 信息抽取　； 参考：《计算机工程与科学》2014年08期

【摘要】：针对通用搜索引擎缺乏对网页内容的时态表达式的准确抽取及语义查询支持,提出时态语义相关度算法(TSRR)。在通用搜索引擎基础上添加了时态信息抽取和时态信息排序功能,通过引入时态正则表达式规则,抽取查询关键词和网页文档中的时态点或时态区间等时态表达式,综合计算网页内容的文本相关度和时态语义相关度,从而得到网页的最终排序评分。实验表明,应用TSRR算法可以准确而有效地匹配与时态表达式相关的关键词查询。
[Abstract]:In view of the lack of accurate temporal expression extraction and semantic query support for Web content in general search engine, a temporal semantic correlation algorithm (TSRRN) is proposed. The functions of temporal information extraction and temporal information sorting are added to the general search engine. By introducing temporal regular expression rules, temporal expressions such as temporal points or temporal intervals in query keywords and web documents are extracted. The text relevance degree and temporal semantic correlation degree of web content are calculated synthetically, and the final ranking score of web page is obtained. Experiments show that the TSRR algorithm can match the keyword queries related to temporal expressions accurately and effectively.
【作者单位】： 中山大学教育学院;广东工业大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60970044) 广东省自然科学基金资助项目(S2011040004281)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1867681