通过机器学习直接从自然语言文本中取意义

LDV Forum Pub Date : 2003-07-01 DOI:10.21248/jlcl.18.2003.24
Chris Biemann
{"title":"通过机器学习直接从自然语言文本中取意义","authors":"Chris Biemann","doi":"10.21248/jlcl.18.2003.24","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Zusammenfassung: Inhalt der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Lernverfahrens, das aus großen Textkorpora semantische Relationen automatisch extrahiert. Den Kern des Verfahrens bildet die Iteration von Suchschritt und Verifikationsschritt, in denen in gesuchter Relation stehende Wörter gefunden und überprüft werden. Auf diese Weise ist es möglich, mit wenigen bekannten Wörtern eine große Anzahl in derselben Relation stehende Wörter zu gewinnen. So können mit wenig Aufwand große Listen von Wörtern erstellt werden, die in einem semantischen Zusammenhang stehen. Nach der Skizzierung des Algorithmus werden theoretische Vorhersagen bezüglich der für das Verfahren geeigneten Relationen getroffen, sowie der Ablauf modelliert. Einige mit einer Implementierung des Verfahrens erzielte Ergebnisse werden für die Relation der Personennamen vorgestellt, evaluiert und diskutiert, des Weiteren werden Ausblicke und Verbesserungsmöglichkeiten angegeben.","PeriodicalId":346957,"journal":{"name":"LDV Forum","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2003-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"5","resultStr":"{\"title\":\"Extraktion von semantischen Relationen aus natürlichsprachlichem Text mit Hilfe von maschinellem Lernen\",\"authors\":\"Chris Biemann\",\"doi\":\"10.21248/jlcl.18.2003.24\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Zusammenfassung: Inhalt der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Lernverfahrens, das aus großen Textkorpora semantische Relationen automatisch extrahiert. Den Kern des Verfahrens bildet die Iteration von Suchschritt und Verifikationsschritt, in denen in gesuchter Relation stehende Wörter gefunden und überprüft werden. Auf diese Weise ist es möglich, mit wenigen bekannten Wörtern eine große Anzahl in derselben Relation stehende Wörter zu gewinnen. So können mit wenig Aufwand große Listen von Wörtern erstellt werden, die in einem semantischen Zusammenhang stehen. Nach der Skizzierung des Algorithmus werden theoretische Vorhersagen bezüglich der für das Verfahren geeigneten Relationen getroffen, sowie der Ablauf modelliert. Einige mit einer Implementierung des Verfahrens erzielte Ergebnisse werden für die Relation der Personennamen vorgestellt, evaluiert und diskutiert, des Weiteren werden Ausblicke und Verbesserungsmöglichkeiten angegeben.\",\"PeriodicalId\":346957,\"journal\":{\"name\":\"LDV Forum\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2003-07-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"5\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"LDV Forum\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21248/jlcl.18.2003.24\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"LDV Forum","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21248/jlcl.18.2003.24","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 5

摘要

总结:本项研究的内容是一种学习方法的开发,是从引用的词语义中自动提取出来的。过程的核心是搜寻和核查步骤是找到并审查预期词汇。这样,鲜有在世的单词就能联想到大量类似的词语了。因此可以轻而易举地编写出与语义相关的单词的大列表。在研究这一算法之后,在进程中找到适当的理论预测,然后建模过程。介绍、评价和讨论了整个过程中人名数量最多的几个结果,并提供了前景和改进方法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Extraktion von semantischen Relationen aus natürlichsprachlichem Text mit Hilfe von maschinellem Lernen
Zusammenfassung: Inhalt der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Lernverfahrens, das aus großen Textkorpora semantische Relationen automatisch extrahiert. Den Kern des Verfahrens bildet die Iteration von Suchschritt und Verifikationsschritt, in denen in gesuchter Relation stehende Wörter gefunden und überprüft werden. Auf diese Weise ist es möglich, mit wenigen bekannten Wörtern eine große Anzahl in derselben Relation stehende Wörter zu gewinnen. So können mit wenig Aufwand große Listen von Wörtern erstellt werden, die in einem semantischen Zusammenhang stehen. Nach der Skizzierung des Algorithmus werden theoretische Vorhersagen bezüglich der für das Verfahren geeigneten Relationen getroffen, sowie der Ablauf modelliert. Einige mit einer Implementierung des Verfahrens erzielte Ergebnisse werden für die Relation der Personennamen vorgestellt, evaluiert und diskutiert, des Weiteren werden Ausblicke und Verbesserungsmöglichkeiten angegeben.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信