【摘 要】
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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-S
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,北京,100083中央民族大学信息工程学院,北京,100081;北京科技大学信息工程学院,北京,100083;
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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.
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