【摘 要】
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[目的/意义]基于知识图谱构建文本语义图,可以解决传统文本表示方法中语义缺失的问题.[方法/过程]首先基于百科知识图谱CN-DBpedia构建以文本中的命名实体为节点、实体之间的
【机 构】
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武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072;武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072;武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072;图书情报国家级实验教学示范中心(武汉大学),湖北武汉430072
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[目的/意义]基于知识图谱构建文本语义图,可以解决传统文本表示方法中语义缺失的问题.[方法/过程]首先基于百科知识图谱CN-DBpedia构建以文本中的命名实体为节点、实体之间的语义关系为边的语义图,然后引入概念图谱CN-Probase,实现实体和概念之间的映射,进而生成融入概念知识图谱的增强型中文文本语义图,最后以新闻文本的模式发现任务为例对本文提出的方法进行了验证.[结果/结论]提出了一种新型的基于多知识图谱构建中文文本语义图的方法.[创新/局限]实现了实体层面和概念层面两个层次的中文文本语义化表示,可应用于文本分类、文本分析等自然语言处理任务,局限在于只使用了新闻文本进行实验验证.
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