發(fā)布時間：2018-06-05 23:20

  本文選題：關(guān)系抽取 + 標(biāo)簽��； 參考：《現(xiàn)代圖書情報技術(shù)》2009年03期

【摘要】：標(biāo)簽形式的社會性語義越來越占據(jù)主導(dǎo)地位,使元數(shù)據(jù)界在這種新形式的信息內(nèi)容表達(dá)和檢索方面面臨機(jī)遇和挑戰(zhàn)。其中,主要的挑戰(zhàn)是與標(biāo)簽相關(guān)的語境信息的缺失。以Flickr標(biāo)簽為例,對如何利用社會性語義資源來豐富主題元數(shù)據(jù)進(jìn)行了實驗。實驗過程包含4個步驟:收集Flickr標(biāo)簽樣本;通過共有信息計算標(biāo)簽間的同現(xiàn)情況;通過Google檢索結(jié)果來追蹤標(biāo)簽對的語境信息;用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來抽取標(biāo)簽間的語義關(guān)系。本實驗?zāi)軌蚶肎oogle搜索結(jié)果構(gòu)建語境庫,并且以自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對這些語句進(jìn)行處理。這種新方法對于賦予標(biāo)簽對以一定語義關(guān)系有相當(dāng)高的準(zhǔn)確率。也探討該方法在利用社會性語義豐富的主題元數(shù)據(jù)方面的意義。
[Abstract]:The social semantics of tag form are becoming more and more dominant, which makes the metadata community face opportunities and challenges in this new form of information content representation and retrieval. The main challenge is the absence of contextual information related to labels. Taking Flickr tags as an example, this paper makes an experiment on how to make use of social semantic resources to enrich topic metadata. The experiment consists of four steps: collecting samples of Flickr tags, calculating cooccurrence among tags through common information, tracing the contextual information of tag pairs through Google retrieval results, and analyzing the context of tag pairs. Natural language processing and machine learning techniques are used to extract semantic relationships between tags. This experiment can use Google search results to construct context library and process these sentences with natural language processing and machine learning algorithm. This new method has a high accuracy for giving tag pairs a semantic relationship. This paper also discusses the significance of this method in the use of social semantic rich topic metadata.
【作者單位】： 美國雪城大學(xué);華東師范大學(xué)信息學(xué)系;
【分類號】：G354

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本文編號：1983847