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面向web數據的信息抽取及融合技術研究（簡體書）
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專著,隨著Web數據的不斷擴充,如何從Web數據中抽取信息並融合成指導決策的情報,已成為廣泛關注的領域。面向Web數據的信息抽取和融合可以通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統、模式識別等諸多方法來實現上述目標。
本書是信息抽取領域的學術著作,旨在從情報檢索的視角介紹面向非限定領域的Web數據分析及處理方法。本書從基本概念講解信息抽取以及融合,涉及詞、句、篇章等層面的分析和處理策略,特別是針對情報處理的需要,以“事件”為切入點,將包括中文分詞、詞性標注、組塊劃分、句法分析、最大熵模型、條件隨機域模型、馬爾科夫模型等各類相關的處理模型和技術融入事件抽取、事件類型及元素識別、事件信息融合等領域的具體處理任務中加以介紹,並對信息抽取及融合等領域的發展狀況及代表性處理手段進行介紹。
本書是信息抽取領域的學術著作,旨在從情報檢索的視角介紹面向非限定領域的Web數據分析及處理方法。本書從基本概念講解信息抽取以及融合,涉及詞、句、篇章等層面的分析和處理策略,特別是針對情報處理的需要,以“事件”為切入點,將包括中文分詞、詞性標注、組塊劃分、句法分析、最大熵模型、條件隨機域模型、馬爾科夫模型等各類相關的處理模型和技術融入事件抽取、事件類型及元素識別、事件信息融合等領域的具體處理任務中加以介紹,並對信息抽取及融合等領域的發展狀況及代表性處理手段進行介紹。
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