-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105608070A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510965136.0
申请日：2015-12-21
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2745 , G06F17/2775
Abstract: 本发明涉及一种面向新闻标题的人物关系抽取方法，其步骤包括：1)寻找出新闻标题中的关系指示词，用以区分不同类别的人物关系；2)根据人物与关系指示词在新闻标题中的位置特征，建立描述句子的句式模板；利用训练数据统计每个模板的正/负例个数，根据正负模板的比例判定新闻标题中人物间关系的正确性；3)从新闻标题与人物属性知识库中提取特征，通过特征分类的方法并结合步骤2)得到的句式模板的正/负例个数，判定给定的人物关系是否正确。本发明在保证准确率的同时，降低了特征维度，提高了判定效率，可用于挖掘新闻标题中的人物关系，进而发现社会中的焦点人物、热点事件等，便于及时掌握社会动态，监控舆情。
-
公开(公告)号：CN105608070B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201510965136.0
申请日：2015-12-21
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及一种面向新闻标题的人物关系抽取方法，其步骤包括：1)寻找出新闻标题中的关系指示词，用以区分不同类别的人物关系；2)根据人物与关系指示词在新闻标题中的位置特征，建立描述句子的句式模板；利用训练数据统计每个模板的正/负例个数，根据正负模板的比例判定新闻标题中人物间关系的正确性；3)从新闻标题与人物属性知识库中提取特征，通过特征分类的方法并结合步骤2)得到的句式模板的正/负例个数，判定给定的人物关系是否正确。本发明在保证准确率的同时，降低了特征维度，提高了判定效率，可用于挖掘新闻标题中的人物关系，进而发现社会中的焦点人物、热点事件等，便于及时掌握社会动态，监控舆情。
-
公开(公告)号：CN106569997B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201610912585.3
申请日：2016-10-19
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于隐式马尔科夫模型的科技类复合短语识别方法。本方法为：1)采用词性标注工具对输入语料进行词性标注和分词；2)采用隐式马尔科夫模型对步骤1)处理后的语料进行隐状态预测，输出一状态序列；然后对该状态序列进行切分，得到一复合短语集合；3)判断步骤2)得到的复合短语中是否包含特征词集合中的特征词，将含有设定特征词的复合短语作为识别的科技类复合短语结果。本发明缓解了角色标注的巨大人工成本代价。
-
公开(公告)号：CN106649265A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611053116.7
申请日：2016-11-25
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/277 , G06F17/2705
Abstract: 本发明涉及一种基于图的最大紧密度划分的复合短语无监督识别方法。该方法包括以下步骤：1)采用词性标注工具对输入语料进行词性标注和分词；2)将分词后的输入序列映射到有序的图结构中，将语义紧密度高的词语划分到一个分段内，并使得整个图的紧密度之和最大；3)通过验证各分段是否包含特征词，实现候选复合短语的最终识别。本发明能够自动识别科技类复合短语，省时省力，相比于传统的有监督方法，不需要大量标注语料，便于在线部署应用，是一种高效的科技类复合短语识别方法。
-
公开(公告)号：CN106569997A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610912585.3
申请日：2016-10-19
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于隐式马尔科夫模型的科技类复合短语识别方法。本方法为：1)采用词性标注工具对输入语料进行词性标注和分词；2)采用隐式马尔科夫模型对步骤1)处理后的语料进行隐状态预测，输出一状态序列；然后对该状态序列进行切分，得到一复合短语集合；3)判断步骤2)得到的复合短语中是否包含特征词集合中的特征词，将含有设定特征词的复合短语作为识别的科技类复合短语结果。本发明缓解了角色标注的巨大人工成本代价。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.025 seconds)
