Indexed by：
Abstract：
基于路径摘要的链接信息提取方法属于计算机领域，采用了人工提取与机器提取相结合。人工提取部分提供了可视化人工提取器，将复杂的提取流程抽象成了一次鼠标点击的操作，具有极低的学习成本和极高的操作效率。而机器提取部分则在该方法框架下，通过对路径摘要节点进行向量化表示，实现了信息提取问题到机器学习二分类问题的转化，使得系统能够完成自动的规则抽取。设计并使用一组特征对路径摘要树节点进行了向量化表示，并利用随机森林模型作为分类器，实现了自动化的链接信息提取。该系统具有极低的学习成本、高效的人工提取效率以及良好的机器提取效果，在准确度与自动化程度之间达到了良好的平衡，能够显著提高链接信息提取这一环节的生产力。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明申请
Patent No.： CN201710536054.3
Filing Date： 2017-07-04
Publication Date： 2017-12-12
Pub. No.： CN107463617A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 2
Affiliated Colleges：
