一种面向e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型

发布时间：2017-12-02 18:17

  本文关键词：一种面向e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型

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【摘要】：传统领域信息抽取方法多依赖领域词典实现文本特征的发现,既不便于实验复现,也不易于其在多领域环境中移植与推广,严重制约了模型的应用范围.针对上述不足,提出一种适用于e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型(简称e-WTDE).该模型将无词典分词技术引入多领域文本特征发现过程,摆脱了对于领域词典的依赖;借助对领域主题及其具体事件中共性与个性特征的抽取与分类,模型动态追踪领域事件发生及其发展变化,并最终形成多个区域性数据中心;通过对各数据中心中领域知识的协同调度,有力提高了领域信息在全局范围内的利用效率.验证实验中分别对多领域特征抽取、主题特征动态追踪以及领域知识协同调度予以有效性验证,并进一步证明了模型的实用效果.
【作者单位】： 北京科技大学信息工程学院;中央民族大学信息工程学院;
【基金】：国家"十一五"科技支撑计划项目(2006BAK11B03)资助
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言e-Science环境下多领域W eb文本特征抽取模型的建立旨在利用文本挖掘技术对互联网中海量、异构的W eb数据予以领域化分类,有效组织并合理利用W eb数据中的科学信息,建立领域科学数据e-Science服务平台.该平台将有效提高信息抽取模型在多领域环境下的可移植性、特征分类

【参考文献】

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本文编号：1245835