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李婷玉

作品数:2 被引量:4H指数:1
供职机构:江苏科技大学计算机科学与工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技部专项基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇地理实体
  • 1篇义类
  • 1篇语义
  • 1篇语义分类
  • 1篇语义组合
  • 1篇知识抽取
  • 1篇兼语
  • 1篇抽取

机构

  • 2篇江苏科技大学
  • 2篇中国科学院

作者

  • 2篇张再跃
  • 2篇曹存根
  • 2篇王亚
  • 2篇李婷玉
  • 1篇陆叶
  • 1篇周琦
  • 1篇曹聪

传媒

  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于语义文法的地理实体位置关系的获取被引量:3
2016年
地理信息与数据是客观知识世界的重要组成部分。研究如何从大量非结构化的信息中自动抽取地理实体位置关系具有重要意义。提出一种基于语义文法的地理实体位置关系获取方法,该方法可准确地从网页文本中获取多个地理实体之间的复合位置关系。首先,设计一种反映地理实体位置关系的语义文法GeoRSG。GeoRSG反映了地理实体位置关系的层次分类关系,并采用基于规则的方式刻画地理实体位置关系在文本中的语言表达方式。然后,实现地理实体位置关系解析器GeoRSG Parser。该解析器利用GeoRSG对文本进行解析,获得谓词表达形式的位置关系知识。实验结果显示,该方法从1000条语句中获取了81条三元和816条二元地理实体位置关系,并且取得了88.85%的正确率。
周琦陆叶李婷玉王亚张再跃曹存根
关键词:知识抽取
兼语语义类的分类研究被引量:1
2017年
兼语句是文本知识中一种较为常见又比较特殊的句式,对兼语句进行知识获取方面的研究是文本知识获取的一个重要研究方向。为了构建一种新的兼语分类体系,从句中第一个谓词的角度出发将兼语句式分为八个大类,并在语义分类和描述框架的基础上对这八个大类进行进一步细分;然后从兼语中第二个谓词发生的时序角度出发进行归纳分类;最后,对于不能充当兼语句式中第一个谓词成分的语义类,从语义类的层级上分析总结了其原因和规律。该分类体系比已有的分类体系更全面更细致,它几乎涵盖了文本知识中所有的兼语句。实验结果表明,该分类体系在语料扩充上正确率达到97.78%,是有效可行的。
李婷玉王亚曹聪张再跃曹存根
关键词:语义分类语义组合
共1页<1>
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