当前知识抽取的主要技术方法解析

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摘要：对MnM、KIM、Text20nto、Amilcare、Melita等具有知识抽取功能的系统所应用的技术方法进行解析。提出在当前知识抽取技术中，机器学习和自然语言分析两大思路各自得到较大发展，并且在相互融合、相互借鉴中受益。在基于机器学习的知识抽取方面，出现以自适应信息抽取（Adaptive IE）、开放信息抽取（Open IE）为代表的新思路，并且有向自动本体学习（Ontology Learning）方向发展的趋势；在基于自然语言分析的知识抽取方面，基于模式标注、语义标注的方法得到广泛关注和进一步完善，并且有向基于Ontology的信息抽取（OBIE）方向发展的趋势。此外，为减少Ontology建设成本，让人们可以利用简单的自然语言构建Ontology，基于受控语言的信息抽取（CLIE）技术也得到一定的关注。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93371X/200808/28126725.html

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关键词：Ontology Adaptive Learning Adaptiv earning 知识抽取 机器学习 自然语言分析 本体