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介绍Markov逻辑网的理论模型,阐述Markov逻辑网的结构和参数学习算法及2种基本类型的推理,从命名实体识别、实体关系抽取和实体解析3个方面总结Markov逻辑网在信息抽取中的应用现状。分析结果表明,Markov逻辑网模型能较好地将一阶谓词逻辑和概率图模型相结合,灵活地在Markov网中融入模块化知识,描述复杂的特征。