“信息抽取”简单造句，信息抽取造句子

提出一种新的网页信息抽取方法，基于子树的广度可不加区分地对不同科技文献网站的页面信息进行自动抽取。

本文在归纳逻辑编程的框架下提出了一种多槽规则自动获取方法，解决了信息抽取中知识获取和知识表示的瓶颈问题。

在互联网上进行二元关系抽取，是当前信息抽取的重要研究方向。

能否正确识别出*事组织机构名是*事领域信息检索和信息抽取的关键。

本文介绍了一种基于隐马尔可夫模型的信息抽取技术,探讨了把这种技术用于生成结构化的中医文献数据库的方法,旨在把智能信息处理技术和中医研究相结合,以辅助中医*研究发展。

将网页信息抽取知识分为若干层，由抽象到具体逐层描述信息识别模式知识。

对学前教育新闻的信息抽取处理，主要是把新闻中包含的信息进行结构化处理，以统一的形式集成在一起。

基于上述算法从二维平面信息抽取含有高度的三维曲面信息，重建三维曲面。

从无结构文本中抽取信息是信息抽取的难点之

针对生物医学文献的特点及信息抽取的特殊要求，提出了基于前后文词形特征和有教师学习的句子边界识别算法。

信息抽取技术能够提供高质量的检索服务。

这些方法的抽取模式语言基本上都是自己定制的，往往很简单、难以描述精确或者复杂的信息抽取模式。

并且，针对词*标注容易引起语义缺失的问题，提出了以语义标注作为医案信息抽取规则的方案。