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基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取 下载:42 浏览:371
摘要:
Web表格知识抽取是一种重要的获取高质量知识的途径,在知识图谱、网页挖掘等方面具有广泛的研究意义与应用价值。传统的Web表格知识抽取方法主要依赖于良好的表格结构和足够的先验知识,但在复杂的表格结构以及先验知识不足等情形下难以奏效。针对这类方法的问题,该文通过充分利用表格自身的结构特点,提出了一套可面向大规模数据的基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取方法,以无监督的聚类方式获得相似形式结构的表格,从而推测其语义结构以抽取知识。实验结果表明,基于等价压缩的快速聚类算法在保持同水平的聚类准确率的前提下,在时间性能上相比传统方法有大幅度的提升,5 000个表格的聚类时间由72小时缩短为20分钟,且在表格聚类后利用表格模板所抽取的知识三元组的准确率也达到了令人满意的结果。
基于混合表示的中文事件检测方法研究 下载:59 浏览:354
基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究 下载:62 浏览:467
基于卷积神经网络与篇章结构的足球新闻自动生成方法 下载:43 浏览:288
摘要:
当前的足球比赛新闻通常是由专家或记者手工撰写的,足球比赛新闻的手工写作既费时又低效。随着在线直播平台与社交媒体的流行,体育网络直播脚本大幅增加,但网络直播脚本通常只记载一场比赛的流水,具有冗长且重点模糊的特性,不适宜于赛后直接阅读。为了解决以上问题,在比赛之后,可以基于直播脚本撰写和发布足球比赛新闻。因此,该文提出一种从网络直播脚本直接生成足球比赛新闻的方法。该方法基于卷积神经网络和足球新闻篇章结构,从足球比赛过程中的多个时间段提取出已发生的重要事件,进而抽取相关句子来生成足球新闻,同时,该方法还会针对比赛评价生成一个简短总结。实验结果表明,使用该方法从网络直播脚本生成足球新闻是可行的。
金庸小说中主角复杂爱情模式的识别与分析 下载:35 浏览:450
摘要:
该文提出了一种基于复杂网络分析方法的小说人物关系识别模型。通过以金庸14部武侠小说的分析过程为样例,首先提出了基于小说社会网络关系的降噪分析框架,然后在此基础上构建了人物亲密度评估与关系判别模型,最后给出了一种识别小说主角复杂爱情模式的通用模型。实验发现该模型能够有效地分析出小说中的复杂爱情模式,且在保证识别效率的同时还具备较高的精准度。在模型训练时,设置了变尺度窗口,发现随着窗口的变小,模型识别的主角复杂爱情模式呈现出召回率会不断上升至稳定,同时精确率则会维持相对稳定至超过一个阈值后不断下降这一重要现象。该文提出的复杂爱情模式识别框架,不仅对长文本小说人物关系分析具有较好的借鉴意义,还可以应用于判断小说精彩性和小说内容个性化推荐的图书决策支持系统。
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2018-2025
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