【摘 要】
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针对半结构化文本的信息抽取粒度较大，不能对抽取结果进行有效语义分析的问题，面向领域提出一种基于模式匹配的结构化信息二次抽取方法。该方法以Web文档形式呈现的半结构化文
【基金项目】
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国家自巷科学基金项目（No.60975033,60575035,60275022）资助
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针对半结构化文本的信息抽取粒度较大，不能对抽取结果进行有效语义分析的问题，面向领域提出一种基于模式匹配的结构化信息二次抽取方法。该方法以Web文档形式呈现的半结构化文本为对象，对粗粒度抽取结果进行领域识别，根据识别结果加载相应领域词库。根据模式中各个角色的词性实现模式角色到分词序列词语的映射，从分词序列中抽取出结构化信息，为准确的语义分析提供支持。实验表明该方法能获得更准确的抽取结果。
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