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農(nóng)業(yè)垂直搜索引擎信息抽取的研究

發(fā)布時間:2018-04-22 15:11

  本文選題:垂直搜索引擎 + 農(nóng)業(yè); 參考:《計算機工程與設(shè)計》2009年05期


【摘要】:自動文本信息抽取是垂直搜索引擎技術(shù)體系的一個研究方向,針對傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)垂直搜索引擎信息抽取精度不高的問題,在研究農(nóng)業(yè)網(wǎng)頁交易信息數(shù)據(jù)的特點的基礎(chǔ)上,提出一種針對具有時空屬性的行業(yè)領(lǐng)域信息的表示與抽取模型。該模型利用數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)時間、數(shù)據(jù)空間三元集描述定義此類數(shù)據(jù),不僅可以表示數(shù)據(jù)對象的當前狀態(tài),而且可以準確地反映數(shù)據(jù)對象的歷史與空間連續(xù)狀態(tài),據(jù)此設(shè)計了K-EA算法。實驗結(jié)果表明,該模型對于具有時間與空間屬性特點的數(shù)據(jù)有很好的召回率與精度。
[Abstract]:Automatic text information extraction is a research direction of vertical search engine technology system. Aiming at the problem of low precision of traditional agricultural vertical search engine information extraction, this paper studies the characteristics of agricultural web page transaction information data. This paper presents a representation and extraction model for industry domain information with temporal and spatial attributes. This model uses data information, data time, data space ternary description to define this kind of data, which can not only represent the current state of the data object, but also accurately reflect the historical and spatial continuous state of the data object. Based on this, the K-EA algorithm is designed. The experimental results show that the model has good recall rate and precision for the data with temporal and spatial attributes.
【作者單位】: 清華大學(xué)計算機與信息管理中心;
【基金】:清華大學(xué)基礎(chǔ)研究基金項目(JCQN2005042)。
【分類號】:TP391.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:1787755

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