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面向大数据的知识语义建模技术研究综述
被引量:
1
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作者
柴瑜晗
刘妍
+1 位作者
司亚琪
仇晶
《信息技术与网络安全》
2018年第4期11-17,共7页
随着互联网的快速发展,数据量呈现爆发式增长,对海量的互联网数据进行有效分析并且快速精准地挖掘有用知识是人们的迫切需求。大数据分析技术、信息抽取技术以及网络表示学习的研究能够有效进行大数据分析和抽取有用的知识,吸引了大量...
随着互联网的快速发展,数据量呈现爆发式增长,对海量的互联网数据进行有效分析并且快速精准地挖掘有用知识是人们的迫切需求。大数据分析技术、信息抽取技术以及网络表示学习的研究能够有效进行大数据分析和抽取有用的知识,吸引了大量的研究者的目光。对近年来的大数据分析技术、信息抽取技术以及网络表示学习的工作进行了介绍和总结。
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关键词
大数据
命名实体识别
关系抽取
网络表示学习
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题名
面向大数据的知识语义建模技术研究综述
被引量:
1
1
作者
柴瑜晗
刘妍
司亚琪
仇晶
机构
河北科技大学信息科学与工程学院
广州大学网络空间先进技术研究院
出处
《信息技术与网络安全》
2018年第4期11-17,共7页
基金
联合基金项目(U163620048)
国家自然科学基金(61572153
+1 种基金
61572492
61672020)
文摘
随着互联网的快速发展,数据量呈现爆发式增长,对海量的互联网数据进行有效分析并且快速精准地挖掘有用知识是人们的迫切需求。大数据分析技术、信息抽取技术以及网络表示学习的研究能够有效进行大数据分析和抽取有用的知识,吸引了大量的研究者的目光。对近年来的大数据分析技术、信息抽取技术以及网络表示学习的工作进行了介绍和总结。
关键词
大数据
命名实体识别
关系抽取
网络表示学习
Keywords
big data
named entity recognition
relation extraction
network representation learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向大数据的知识语义建模技术研究综述
柴瑜晗
刘妍
司亚琪
仇晶
《信息技术与网络安全》
2018
1
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