本文關鍵詞：面向搜索引擎的自然語言處理關鍵技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華東理工大學》 2012年

英文文本中命名實體識別及關系抽取技術研究

李陽  

【摘要】：命名實體間語義關系抽取是文本信息抽取中的關鍵步驟,是語義識別的重要研究方向。隨著互聯(lián)網(wǎng)對人們生活、學習、工作等各個方面的不斷加深的影響,從自由文本及互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁中抽取出有用的結構化信息具有非常重要的意義；隨著自然語言處理技術和機器學習技術的不斷發(fā)展和成熟,人們已經(jīng)可以從互聯(lián)網(wǎng)中抽取出結構化信息甚至知識。 本文介紹了信息抽取系統(tǒng)的特點及其廣泛應用,然后進一步分析了命名實體識別和實體關系抽取的特點和研究進展。在對現(xiàn)有信息抽取系統(tǒng)的研究基礎上,本文基于Spring和Struts,利用GATE和WordNet,構建了一個命名實體識別與關系抽取系統(tǒng),并對抽取結果進行了可視化處理。該系統(tǒng)具有良好的擴展性、易用性,可以作為組件集成到其它信息系統(tǒng)中,有較高的應用價值。 此外,在關系抽取方法選擇上,本文設計了基于“依賴動詞”、“核心介詞”、“所有格”這三種算法來實現(xiàn)關系抽取。利用詞性、語法解析結構等語義特征,使得系統(tǒng)可以處理共指消解等較復雜狀況。實驗結果表明,本文提出的算法提高了實體識別與關系抽取的準確性,取得了良好的效果,而且系統(tǒng)使用了基于Java的Web框架來構建,使系統(tǒng)具有了方便移植的特點。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：華東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

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