【摘要】：提出構(gòu)建基于語義分析的微博搜索以幫助用戶從海量的、書寫通常不規(guī)范的微博中有效地獲取信息。和現(xiàn)有的微博搜索引擎不同,基于語義分析的微博搜索利用一系列的自然語言處理和文本挖掘模塊從微博中獲取各類興趣點,例如命名實體、事件、情感等。這些興趣點進一步被索引,以支持分類瀏覽和高級搜索。本文討論了微博語義搜索所面臨的挑戰(zhàn)及對策,介紹了一種參考實現(xiàn)框架及相關(guān)的語義分析技術(shù),特別是面向微博的語義角色標注技術(shù)。
[Abstract]:A Weibo search based on semantic analysis is proposed to help users effectively obtain information from massive, usually irregular Weibo. Different from the existing Weibo search engine, Weibo search based on semantic analysis uses a series of natural language processing and text mining modules to obtain all kinds of interest points, such as named entities, events, emotions and so on. These points of interest are further indexed to support classified browsing and advanced search. This paper discusses the challenges and countermeasures of Weibo semantic search, and introduces a reference implementation framework and related semantic analysis techniques, especially the semantic role tagging technology for Weibo.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;微軟亞洲研究院;中國科技大學計算機科學與技術(shù)學院;
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2482048