“信息抽取”簡單造句，信息抽取造句子

提出一種新的網頁信息抽取方法，基於子樹的廣度可不加區分地對不同科技文獻網站的頁面信息進行自動抽取。

本文在歸納邏輯編程的框架下提出了一種多槽規則自動獲取方法，解決了信息抽取中知識獲取和知識表示的瓶頸問題。

在互聯網上進行二元關係抽取，是當前信息抽取的重要研究方向。

能否正確識別出*事組織機構名是*事領域信息檢索和信息抽取的關鍵。

本文介紹了一種基於隱馬爾可夫模型的信息抽取技術,探討了把這種技術用於生成結構化的中醫文獻數據庫的方法,旨在把智能信息處理技術和中醫研究相結合,以輔助中醫*研究發展。

將網頁信息抽取知識分為若干層，由抽象到具體逐層描述信息識別模式知識。

對學前教育新聞的信息抽取處理，主要是把新聞中包含的信息進行結構化處理，以統一的形式集成在一起。

基於上述算法從二維平面信息抽取含有高度的三維曲面信息，重建三維曲面。

從無結構文本中抽取信息是信息抽取的難點之

針對生物醫學文獻的特點及信息抽取的特殊要求，提出了基於前後文詞形特徵和有教師學習的句子邊界識別算法。

信息抽取技術能夠提供高質量的檢索服務。

這些方法的抽取模式語言基本上都是自己定製的，往往很簡單、難以描述精確或者複雜的信息抽取模式。

並且，針對詞*標註容易引起語義缺失的問題，提出了以語義標註作為醫案信息抽取規則的方案。