【摘 要】
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【目的/意义】互联网上的信息资源日益丰富,开放信息源成为一些领域知识获取的重要渠道。本文以中医领域为例,为向本体和知识图谱的构建提供数据,提出了一种基于开放信息源的
【机 构】
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中国科学技术信息研究所; 中央党校(国家行政学院)电子政务研究中心; 北京科技大学; 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室;
【基金项目】
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中国工程科技知识中心建设项目“知识组织体系建设”(CKCEST-2019-2-2);“中信所重点工作项目(富媒体知识组织与知识服务关键技术研究”(ZD2019-10);国家自然科学基金项目“非均衡概念漂移网络舆情大数据流挖掘模型、算法与评价机制研究“(61672178)
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【目的/意义】互联网上的信息资源日益丰富,开放信息源成为一些领域知识获取的重要渠道。本文以中医领域为例,为向本体和知识图谱的构建提供数据,提出了一种基于开放信息源的知识挖掘方法。【方法/过程】在缺乏领域训练语料的情况下,先获取一部分语料,使用规则模板、词向量结合词分类的方法获取部分领域实体词,通过回标文本语料得到训练集,再使用条件随机场进行实体的识别和抽取。【结果/结论】本文提出的规则结合SVMCRF实体抽取模型具有较高的有效性和通用性。在所使用的中医实体中,方剂和症型实体的抽取准确率仍待进一步提升。
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<正>王邦宁,安徽医科大学第一附属医院主任医师、教授、博士生导师、安徽省政府津贴专家。曾任安徽医科大学第一附属医院心内科副主任、一病区主任、干部保健办主任。学术任