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基于百科词典的知识获取系统的研究与实现

许勇  
【摘要】: 从各种自然语言文本中获取知识是自然语言处理技术的重要应用,能有效地帮助人们搜 索、获取知识,具有较大的应用前景。从文本中获取知识必须限制文本的范围。词典文本具 有知识密集、较有规律性的特点,因此把机器获取知识的范围限制在词典文本是比较自然、 有效的方式。国内外这方面的研究都有所开展,但整体上处于探索性阶段。本文描述了从百 科辞典中获取知识的探索性的研究工作。本文首先介绍了与文本知识获取关系密切的、较活 跃的文本信息提取技术的研究情况,以及它和文本知识提取的关系。本文从信息提取的角度 出发研究知识获取任务,实现了基于《中国大百科全书》的、限定范围内的试验性百科词典 知识获取系统。具体工作包括:利用分词工具进行了初步的词条分类;在词条分类的基础上, 对处理范围内的词条文本进行观察,以人工方式获取其中目标知识的基于语义特征的模式规 则;利用YACC具对模式规则进行语法分析,进而抽取目标知识。目前,知识获取的词 条范围包括《中国地理》卷目中行政地名词条和《美术》卷目中西方美术家词条。文中给出 了试验结果及分析。试验表明,在处理范围不大,目标知识项目不多且不太复杂的情况下这 种方法能取得比较好的性能。但文本知识获取总的来说是一项比较困难的研究,本研究中实 现的系统还有待进一步提高改善。


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