%0 Journal Article
%T 当前知识抽取的主要技术方法解析*
%A 张智雄
%A 吴振新
%A 刘建华
%A 徐健
%A 洪娜
%A 赵琦
%J 现代图书情报技术
%D 2008
%X ？？对mnm、kim、text2onto、amilcare、melita等具有知识抽取功能的系统所应用的技术方法进行解析。提出在当前知识抽取技术中，机器学习和自然语言分析两大思路各自得到较大发展，并且在相互融合、相互借鉴中受益。在基于机器学习的知识抽取方面，出现以自适应信息抽取（adaptiveie）、开放信息抽取（openie）为代表的新思路，并且有向自动本体学习（ontologylearning）方向发展的趋势；在基于自然语言分析的知识抽取方面，基于模式标注、语义标注的方法得到广泛关注和进一步完善，并且有向基于ontology的信息抽取（obie）方向发展的趋势。此外，为减少ontology建设成本，让人们可以利用简单的自然语言构建ontology，基于受控语言的信息抽取（clie）技术也得到一定的关注。
%K 知识抽取
%K 机器学习
%K 自然语言分析
%K 本体
%U http://www.infotech.ac.cn/CN/abstract/abstract617.shtml