基于专家主页的信息源相关信息及关系抽取研究

在对专家主页进行分块的基础上,针对4种不同类型信息块中存在的信息源相关信息及关系,分别设计相应的抽取方法,并验证方法的有效性。

基于专家主页的信息源获取策略研究

专家主页信息源较全面地反映专家所从事的科研领域、科研合作情况,对于科技信息机构开展信息资源建设非常重要。文章在分析专家主页信息源获取意义的基础上,对专家主页信息及包含的信息源进行了详细介绍,确定了专家主页信息源中相关信息之间的关系,最后提出信息源获取路径及解决思路。

专家主页的信息块划分及特征提取研究

挖掘专家主页中的信息具有重要的研究意义,因此如何描述专家主页的特征去识别实体内容成为挖掘过程中最为关键的一步。文章对专家主页中的主要信息块进行划分,介绍了识别信息块的主要方法。利用Dreamweaver软件对2 000个专家主页进行标注,然后利用文本特征、视觉特征以及结构特征来提取专家主页中专家基本信息、研究兴趣、研究项目和出版物信息的特征,进行特征构建。

基于专家主页的专家信息抽取方法研究

[目的/意义]旨在为企业建立自己的专家信息库提供参考。[方法/过程]构建一个统一的专家信息元数据框架,对专家信息进行了规范化描述;对专家主页的网页标题、网页URL和网页内容等进行了分析,并从中提取特征进行专家主页的识别;构建一个自适应多种主页类型的Bi-LSTM-CRF专家信息抽取模型,并对模型性能进行了实验分析。[结果/结论]基于专家主页的专家信息抽取方法能够利用机器学习技术从海量的Web页面中有效识别专家主页,并且通过改进的信息抽取模型从专家主页中自动抽取企业所需要的专家信息。本文提出的方法是有效的。

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