茶学本体学习中的概念抽取

【类型】期刊

【基金项目】国家高技术研究发展计划（863）　　（2006AA10Z249）；国家自然科学基金　　（30800663；30971691）

【作者】程波波 张友华 李绍稳 辜丽川 朱利君 

【关键词】 概念抽取 茶学词典 统计算法 本体学习

【刊名】计算机系统应用

【出版日期】2010-01-01

【页码】111-114

【期号】第7期

【作者单位】安徽农业大学信息与计算机学院

【卷号】第19卷

【摘要】提出了一种基于茶学词典和统计算法相结合的茶学知识概念抽取方法。该方法以茶学词典为基础,首先对非结构化数据源进行中文分词处理,然后采用两种统计算法对分词结果进行概念抽取。通过使用丰富的茶学词典来降低统计算法时间复杂度,提高了中文分词和概念抽取的精度和效率。实验结果表明,词库的丰富程度决定了概念抽取的效果,可以通过不断丰富词库,进一步提高概念抽取精度。

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