何进
- 作品数：2 被引量：47H指数：1
- 供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：长江学者和创新团队发展计划国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向知识图谱的信息抽取
- 2020年
- 随着大数据时代的到来,海量数据不断涌现,从中寻找有用信息,抽取对应知识的需求变得越来越强烈。针对该需求,知识图谱技术应运而生,并在实现知识互联的过程中日益发挥重要作用。信息抽取作为构建知识图谱的基础技术,实现了从大规模数据中获取结构化的命名实体及其属性或关联信息。同时,由于具有多样化的实现方法,扩充了信息抽取技术的应用领域和场景,也提升了对信息抽取技术研究的价值和必要性的认可度。本文首先以知识图谱的构建框架为背景。探讨信息抽取研究的意义;然后从MUC、ACE和ICDM三个国际测评会议的角度回顾信息抽取的发展历史;接着,基于面向限定域和开放域两个方面,介绍信息抽取的关键技术,包括实体抽取技术、关系抽取技术和属性抽取技术。
- 赵海霞李磊李磊何进
- 关键词：知识图谱信息抽取关系抽取
- 从大数据到大知识：HACE＋BigKE被引量：47
- 2016年
- 大数据面向异构自治的多源海量数据,旨在挖掘数据间复杂且演化的关联.随着数据采集存储和互联网技术的发展,大数据分析和应用已成为各行各业的研发热点.本文从大数据的本质特征开始,评述现有的几种大数据模型,包括5V,5R,4P和HACE定理,同时从知识建模的角度,介绍一种大数据知识工程模型Big KE来生成大知识,并对大知识的前景进行展望.
- 吴信东何进陆汝钤郑南宁
- 关键词：大数据知识挖掘异构
