【摘 要】
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关联开放数据（LOD）中蕴藏着大量不同领域的知识,但是目前抽取其中特定领域知识的方法大多需要人工参与。为了能自动地抽取领域知识,提出根据领域本体抽取DBpedia中特定领域知识
【基金项目】
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国家自然科学基金（51271033）,国家自然科学基金（71271076）, 河北省自然科学基金（F2018208116）, 河北省科技计划（16210312D）, 河北省高等学校科学技术研究项目（QN2015207）
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关联开放数据（LOD）中蕴藏着大量不同领域的知识,但是目前抽取其中特定领域知识的方法大多需要人工参与。为了能自动地抽取领域知识,提出根据领域本体抽取DBpedia中特定领域知识的方法。使用领域本体、Wikipedia和主题提取算法获得用于抽取领域知识的种子关键词集。在直接链接子图语义距离算法中,添加能够代表边指向性权值的参数,用于领域知识的抽取,并基于本体和字符串相似度比较的筛选策略对抽取的知识进行筛选。通过实验表明,该方法不仅能够获得较好的抽取效果,而且不需要人为地挑选关键词和参与筛选过程,极大地节省了
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