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基于本体和语义距离的DBpedia领域知识抽取方法 被引量：4
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作者 张志申 王会勇 +2 位作者 张晓明 艾青 孟明明 《现代电子技术》 北大核心 2018年第13期128-132,137,共6页
关联开放数据(LOD)中蕴藏着大量不同领域的知识,但是目前抽取其中特定领域知识的方法大多需要人工参与。为了能自动地抽取领域知识,提出根据领域本体抽取DBpedia中特定领域知识的方法。使用领域本体、Wikipedia和主题提取算法获得用于... 关联开放数据(LOD)中蕴藏着大量不同领域的知识,但是目前抽取其中特定领域知识的方法大多需要人工参与。为了能自动地抽取领域知识,提出根据领域本体抽取DBpedia中特定领域知识的方法。使用领域本体、Wikipedia和主题提取算法获得用于抽取领域知识的种子关键词集。在直接链接子图语义距离算法中,添加能够代表边指向性权值的参数,用于领域知识的抽取,并基于本体和字符串相似度比较的筛选策略对抽取的知识进行筛选。通过实验表明,该方法不仅能够获得较好的抽取效果,而且不需要人为地挑选关键词和参与筛选过程,极大地节省了时间和精力。 展开更多
关键词 DBpedia 领域本体 直接链接子图语义距离算法 知识抽取 抽取策略 筛选
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