本体概念及概念间关系抽取方法研究.pptx
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本体概念及概念间关系抽取方法研究.pptx
,目录PartOnePartTwo基于规则的方法基于机器学习的方法基于深度学习的方法混合方法PartThree基于规则的方法基于图的方法基于深度学习的方法混合方法PartFour准确率与召回率比较效率比较适用场景比较优缺点分析PartFive跨语言本体概念及关系抽取多模态本体概念及关系抽取增量式本体概念及关系抽取领域自适应的本体概念及关系抽取THANKS
本体概念及概念间关系抽取方法研究的中期报告.docx
本体概念及概念间关系抽取方法研究的中期报告一、研究背景随着信息技术发展的不断推进,越来越多的文本数据被数字化并广泛流通,面对海量的文本信息,如何从中抽取出关键信息成为了文本处理技术中必不可少的一部分,本体概念及其概念间关系抽取是其中的重点之一。本体概念是用于表示某个领域或问题的核心概念,包括其中的实体和属性,以及它们之间的关系。本体概念抽取是一种从自然语言文本中自动识别出相关概念的方法。而概念间关系抽取则是指在已经抽取出的本体概念中,通过识别实体之间的关联性,从而自动获取各实体之间的关系的过程。目前,本体
本体概念及概念间关系抽取方法研究的任务书.docx
本体概念及概念间关系抽取方法研究的任务书任务书一、任务背景随着信息技术的发展和智能化应用的日益普及,对于知识图谱构建和自然语言处理等相关研究领域的需求越来越大。在这些领域中,本体概念及概念间关系的抽取是一个重要的任务,对于知识图谱的构建和推理具有基础性的作用。因此,本次研究的任务是研究本体概念及概念间关系抽取方法,旨在探索有效的自动化方法来实现该任务。二、任务描述任务主要包括两个方面:本体概念的抽取和概念间关系的抽取。1.本体概念抽取本体概念抽取是指从文本中自动抽取出与领域知识相关的概念。具体而言,任务要
专利本体中术语及术语间关系抽取研究.docx
专利本体中术语及术语间关系抽取研究摘要本文以专利本体中术语及术语间关系抽取为研究对象,分别探讨了本体构建及关系抽取的方法,其中本体构建依据本体工程的规范分为三个阶段,包括本体需求分析、本体设计、本体实现;而关系抽取主要采用了基于依存句法和统计学习算法的方法。在实验中,本文采用了来自于USPTO的专利数据集,并分别评估了本体和关系抽取的性能表现,结果表明,所提出的方法具有较高的准确率和召回率,可以有效提高专利信息的自动化处理效率。关键词:本体工程,关系抽取,专利信息,依存句法,统计学习算法Introduct
专利本体中术语及术语间关系抽取研究的任务书.docx
专利本体中术语及术语间关系抽取研究的任务书任务书一、研究目的本研究旨在探究专利本体中的术语及术语间关系抽取方法,提高专利本体的构建效率和精度,为专利知识图谱的构建和应用提供技术支持。二、研究内容1.了解专利本体构建的相关背景和研究现状,阐述术语及术语间关系的定义和特点。2.分析目前常用的术语抽取方法,如词频统计、文本分类、序列标注等,在此基础上提出适用于专利本体构建的术语抽取方法。3.探究目前常用的术语间关系抽取方法,如共现分析、语义建模、实体关系抽取等,在此基础上提出适用于专利本体构建的术语间关系抽取方