基于神经网络与领域知识的外交国际合作元素抽取
Extraction of diplomatic international cooperation elements based on neural network and domain knowledge
江西财经大学 a. 信息管理学院; b. 数据与知识工程江西省高校重点实验室, 南昌 330013
摘要
为了能够实时了解国际双边合作中有价值的信息，高效地智能提取Web外交新闻中的国际合作元素就显得至关重要。将国际合作元素抽取抽象为类似命名实体识别的问题，首先，界定国际合作元素的内涵；其次，提取了蕴涵领域知识的规则；再次，结合神经网络与领域知识提出了面向外交新闻文本的国际合作元素抽取方法；最后在相同语料库中与神经网络方法以及自身规则组合进行了比较，实验结果表明该方法具有更好的效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61562032,61662027,61762042,61462037)
江西省自然科学基金重大资助项目(20152ACB20003)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0626
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 739-744
文章编号: 1001-3695(2020)03-022-0739-06
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
张子靖, 万常选, 刘德喜, 等. 基于神经网络与领域知识的外交国际合作元素抽取 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 739-744. (Zhang Zijing, Wan Changxuan, Liu Dexi, et al. Extraction of diplomatic international cooperation elements based on neural network and domain knowledge [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 739-744. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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