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杨芬

作品数：2 被引量：18H指数：2
供职机构：重庆大学计算机学院更多>>
发文基金：重庆市自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇本体
  • 2篇本体学习
  • 1篇语义相关
  • 1篇语义相关度
  • 1篇语义相似
  • 1篇语义相似度
  • 1篇上下文
  • 1篇相关度
  • 1篇相似度
  • 1篇领域本体
  • 1篇基于上下文
  • 1篇抽取

机构

  • 2篇重庆大学
  • 1篇重庆广播电视...

作者

  • 2篇杨芬
  • 1篇熊忠阳
  • 1篇张玉芳
  • 1篇陈小莉

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 2篇2010
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
本体学习中概念和关系抽取方法研究
随着社会的发展，人们对数字信息的需求越来越强烈，信息技术面临着种种挑战，如信息的表示、知识的共享、软件的复用等等。如何对网络上的海量信息组织、管理、维护和复用并为企业用户等提供有效迅捷的服务已经成为科研领域一个广泛关注的...
杨芬
关键词：本体学习语义相关度
文献传递
基于上下文的领域本体概念和关系的提取被引量：14
2010年
目前本体学习的研究重点在于概念及关系的提取,概念提取领域一致度与领域相关度相结合的方法取得了比较好的效果,而关系提取则主要采用基于关联规则的方法。这种本体概念、关系学习方法由于只考虑词频,提取结果准确性欠缺。针对这种缺陷,在统计的基础上考虑了语义因素,利用词汇上下文计算概念的语义相似度并将其应用到概念与关系提取中。实验结果表明,词汇上下文与传统统计相结合的方法能够有效改进概念和关系提取的准确度。
张玉芳杨芬熊忠阳陈小莉
关键词：本体学习上下文语义相似度
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共1页<1>
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