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自然语言处理技术:文本信息抽取及应用研究
黄河燕等编著更新时间:2024-03-22 11:47:38
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信息抽取的目的是从海量互联网文本信息中抽取结构化知识,是知识图谱自动化构建、更新的基础,为信息检索、推荐系统、智能问答等诸多研究领域提供底层知识推理支撑并取得了重大突破,是推动人工智能技术由感知走向认知的关键要素,具有重要的研究意义和实用价值。本书梳理了命名实体识别、关系抽取、事件抽取等相关研究方向的知识资源、基础理论和实践应用,详细介绍了实体关系联合抽取、弱监督关系抽取、基于迁移学习的关系抽取、多实例联合事件抽取、基于因变量的事件模板推导等前沿理论研究,并以领域知识图谱、事理图谱等为例,详细介绍了信息抽取在图谱构建中的应用。最后本书对信息抽取进行了总结和未来研究方向展望。
上架时间:2022-06-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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自然语言处理技术:文本信息抽取及应用研究最新章节
查看全部- 封底
- 11.2.3 事件识别与抽取技术展望与发展趋势
- 11.2.2 关系抽取技术展望与发展趋势
- 11.2.1 命名实体识别技术展望与发展趋势
- 11.2 未来研究展望
- 11.1 本书总结
- 第11章 总结与展望
- 参考文献
- 10.7 本章小结
- 10.6.7 多结构或多语言的知识图谱问答
黄河燕等编著
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