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基于句子聚类的信息抽取方法研究

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毕业论文范文题目：基于句子聚类的信息抽取方法研究，论文范文关键词：基于句子聚类的信息抽取方法研究
基于句子聚类的信息抽取方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：Internet的发展导致了信息爆炸式地增加,越来越多的信息以电子的方法浮当初人们面前。如何在纷纷复杂的信息中快捷、正确地获取感兴趣的信息,恰是信息抽取任务的研究内容。信息抽取是指从非构造化文本中抽取指定的信息,构（文章此处忽略..）成构造化的数据并填入数据库中供用户查问、利用的过程。其主旨在于从文本中抽取用户感兴趣的事件、实体跟关联,藉以实现信息的主动查找、抽取直至懂得。信息抽取是多种基本天然语言处理技巧的综合,利用范畴非常广泛。有关中文的信（略..）息抽取研究起步较晚,设计实现完全的体系尚处在起步阶段,摸索合适中文的信息抽取技巧跟方法无疑存在很高的事实意思跟利用价值。本文的研究对象限定在对同一事件的相干报道文本,在对文本特点进行广泛分析的基本上,提出了基于句子（文章此处忽略..）聚类的信息抽取方法。本文重要工作如下:1.采取ISODATA聚类算法实现句子的分层迭代聚类,其中,句子的类似度打算以基于向量空间模型的方法为核心,充分利用句子中的词汇、词串、词义信息;2.定义并树破了一个由侧面跟槽构成（本文此处忽略..）的两层模板,为了实现对特定信息的提取跟表白,分辨用侧面向量跟特点模式表白侧面跟槽值信息;3.按信息抽取粒度不同,分两级抽取信息,抽取方法如下:a).句子级信息的抽取:打算句子与每个侧面的类似度,假如与最

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