基于自然语言处理的弱监督知识获取系统的实现

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摘要：知识获取多年来一直被认为是阻碍智能系统开发的瓶颈问题，尤其是互联网时代，大量的信息都以非结构化的文本形式存在。本文运用分布式计算思想设计了一个基于互联网大规模语料库的知识自动获取系统。采用弱监督条件下机器学习的方法对信息自动挖掘和获取，实现机器对知识的自动学习和挖掘、新词词典发现、实体关系模板提取、命名实体识别等功能。利用该系统分别对未登录新词发现和地名识别两种应用进行了实验，运用N-gram和互信息（PMI）方法分别取得了72．1％和87．28％的准确率。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94755X/201703/671839293.html

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关键词：语言处理 自然语言 知识获取 互联网时代 cqvip 自然语言处理 分布式计算 弱监督机器学习 知识获取