基于知网的中文信息结构抽取
一个基于概念的中文文本分类模型
一个基于概念的中文文本分类模型苏伟峰李绍滋厦门大学计算机科学系厦门361005摘要本文提出一个电子文档的自动分类的模型：基于《知网》之上，经过对文档的关键词的抽取和排岐，进而得到关键词的概念，再对关键词的概念进行综合而得到该文本的所属的类别，实验证明该模型有较好的效果。
关键词文本分类概念《知网》全信息一、引言在过去几年中随着科学技术的迅猛发展，特别是随着因特网的快速发展，各种信息情报激增，特别是网上信息浩如烟海，人们可能通过因特网能很快地得到大量的资料，因此如何对所获得资料进行科学有效地管理是摆在人们面前一个不可回避而又很有意义的问题。
对资料进行管理一个很常见的方法就是对它们系统地进行分类。
显然，用人工对文本材料进行分类的过程是通读所有文章，然后再对它们进行归类保存。
当然这需要许多具有丰富经验和专门知识的分类人员做大量的工作，显然这个过程具有周期长、费用高、效率低的特点，在信息爆炸的今天很难满足实际需要，如何运用计算机进行自动分类成了许多人的研究方向。
一般而言，文本分类方法可分为两个类型：基于外延方法的分类方法：这种类型的分类方法不关心文本的语义，根据文本的外在特征进行分类。
最常见的方法是基于向量空间模型（V ector Space Module）的方法，该方法的思想是：把文本表征成由特征项构成的向量空间中的一个点，通过计算向量之间的距离，来判定文本之间的相似程度。
采用该模型的文本分类方法一般步骤是：先通过对训练语料的学习对每个类建立特征向量作为该类的表征，然后依次计算该向量和各个类的特性向量的距离，选取距离大小符合域值的类别作为该文本所属的最终类别。
这种方法有了很多的应用，但是其不足之处也是显而易见的：1.正确率一般只能达到80%，且很难进一步向上发展2.对于不同体材的文本，则其归类正确率更是大打折扣。
基于语义的分类方法：这种类型的分类方法采用全部或部份理解文本的语义而进行归类。
主要可以分为以下三类：1.基于词的归类技术文本的语义是基于概念之上的，而词是概念的基本构成单位，从文本抽取出能反映出该文本的关键词，通过对关键词归类而进行归类，显然这种方法产生的归类其实并不是真正通过语义来进行归类，属于较早采用的技术。
基于《知网》的词汇语义相似度计算
基于《知网》的词汇语义相似度计算
《知网》是一个中文语料库，可以用来进行文本语义相似度计算。
常
见的基于《知网》的词汇语义相似度计算方法有：
1.基于《知网》的同义词词林:《知网》中的同义词词林收录了大量
的同义词、近义词和相关词，可以通过比较两个词在同义词词林中的位置，来衡量它们的语义相似度。
比如，可以通过比较两个词在同一类和同一级
别下的位置，来判断它们的相似度。
2.基于《知网》的词语标注：《知网》中的词语标注包括词义分类和
关系标注等信息，可以通过比较两个词的词义分类和关系标注信息，来衡
量它们的语义相似度。
3.基于《知网》的词语关联度计算：可以通过计算两个词在《知网》
中的关联度来判断它们的语义相似度。
常用的方法有基于路径的关联度计
算和基于信息内容的关联度计算。
这些方法都是基于《知网》的语料库信息进行计算的，可以根据具体
需求选择适合的方法进行词汇语义相似度计算。
基于相邻词的中文关键词自动抽取研究
基于相邻词的中文关键词自动抽取研究【摘要】文档关键词概括了文档的主题和内容，在信息检索、文本分类、文本聚类等领域有着重要应用。
在总结前人研究成果的基础上，提出了一种基于相邻词的中文关键词自动抽取算法。
在对50篇学术论文自动抽取关键词的实验中，采用精确匹配的评价获得了38.9％的精度和34.9％的召回率，采用近似匹配的评价获得了70.7％的精度和68.8％的召回率，能够为进一步的研究提供帮助。
【关键词】相邻词；关键词抽取；信息检索关键词是对文档的主题和主要内容的精炼概括。
中文关键词自动抽取的研究伴随着信息检索的发展不断地进行。
关键词自动抽取技术有着多方面的应用，包括文本分类、文本聚类、相关反馈、词表的自动丰富、新词热词的获取等等。
1.中文关键词抽取相关研究工作概述中文关键词自动抽取有过不少研究工作，前人采用的方法主要包括3种：①在字的级别上采用统计方法；②经过自动分词，在词的级别上利用词典、句法分析、词性标注等自然语言处理方法；③字级别和词级别的结合，统计方法和自然语言处理方法的融合。
但中文关键词自动抽取技术尚不够成熟，实验中获得的精度不够高，因而仍需要进一步研究才可能真正实用。
本文介绍的工作即为在前人研究工作基础上进行的改进。
2.基于相邻词的关键词抽取算法词t的相邻词指的是对句子进行分词后，在t之前的一个词和之后的一个词。
例如对“中文关键词抽取算法”分词后得到“中文／关键词／抽取／算法”，那么“关键词”的相邻词即为：“中文”（称为“前邻”）和“抽取”（称为“后邻”）。
显然，由于词可能出现在句首或者句尾，因此前邻和后邻有可能是空。
对文档中每个词t的相邻词的频繁程度进行考察，从而判断词t及其相邻词是否需要合并以成为语义完整的关键词。
对所有候选关键词计算权重，得到最重要的若干个关键词作为结果返回。
本文提出的算法对单篇文档自动抽取关键词。
关键词是文档中最重要的几个词，概括了文档的主题和主要内容。
文档中词的重要性通常可以用词在该文档中的出现频率（TF）和在大规模语料库中出现该词的文档篇数来衡量（一般使用词的文档频率倒数IDF）。
基于《知网》的中文信息结构消歧研究
中 图分 类 号 ：ＴＰ ９ ３１ ， 文献 标 识 码 ：Ａ
Ｚｈｅ ｎｇｚ ｕ， ｅ ａｎ ４５ ０１１，Ｃｈｉ ｈｏ Ｈ ｎ ０ ｎａ；
２ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆＭ ａ ｈ ｍａ ｉｓ ｈ ｎ ｚ ｏ ａ ｈ ｒＳ Ｃｏ ｌｇ ． ｐ ｒｍｅ ｔ ｔ ｅ ｔｃ ，Ｚ ｅ ｇ ｈ ｕ Ｔｅ ｃ ｅ ’ ｏ ｌ ｅ，Ｚ ｅ ｇ ｈ ｕ Ｈｅ ａ ５ ０ ４，Ｃｈ ｎ ） ｅ ｈ ｎ ｚ ｏ ， ｎ ｎ４ ０ ４ ｉ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒｃ ： ＰＣｈ ｎｅ ｅＭ ｅ ｓ ｉ ｓ ｓａｇｅＳｔ ｕｃｕｒ ｒ ｔ ｅＤａｔ ｂ ｅ，ａ ｎ ｉ ｐｏ ｔ ｎ ｏ ｐｏ ｎ ｎ ｏｗＮ ｅ ，ｃ ｎ ｂｅｔ ｅ ｔ ｄ ａ ｕｌ ａ ａｓ ｓａ ｍ ｒ ａ ｔｃ ｍ ｎｅ ｔｉ Ｈ ｔ ａ ｒ ａ ｅ ｓａ ｒ ｅ
第 ２ ６卷
第 ４期
中文信息 学报
Ｊ ＯＵＲＮＡ Ｌ ＯＦ ＣＨＩ ＮＥＳ Ｉ ＯＲＭ ＡＴＩ Ｅ ＮＦ ＯＮ ＰＲＯＣＥ Ｓ ＮＧ Ｓ Ｉ
Ｖ ｏ１ ２６． Ｎｏ． ４ ．
２１ ０ ２年 ７月
Ｊ １，２ １ ｕ． ０ ２
文 章 编 号 ： ０ ３０ ７ （ ０ ２ ０ —０ ３０ １ ０ －０ ７ ２ １ ） ４０ ４ —７
ｂａ ｅ ｉｔ ａ ｔｃ ｌａ ｌｃ ｔｏｎ Ｉ ｈ ｓｐａ ｅｒ ｈｅ Ｃｈｉ ｅ ｅ ｍ ｅ ｓ ｇｅｓ ｒ ｔ ｅ ｒ ｉｓ ｌ ｏ ｍ ｅｉｅ ｎｄ ｔ ｎ ｄｉ ｄｅ ｓ ｎ ｏ ｐｒ ｃ ｉａ ｐｐ ｉａ ｉ ． ｎ ｔ ｉ ｐ ，ｔ ｎ ｓ ｓ ａ ｔ ｕｃｕｒ ｓ ａ ｅ ｆｒ ｔｙ ｆ ｒ ｚ ｄ ａ ｈｅ ｖｉ ｄ ｌ
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究随着知识图谱的发展和应用，关键词抽取技术也逐渐受到了广泛关注。
关键词抽取技术是指从文本中提取出具有代表性的词语或短语，对于文本分析、信息检索等领域都有非常重要的作用。
本文将以国内为例，探讨基于知识图谱的关键词抽取技术的研究现状和发展趋势。
知识图谱是一种用于描述实体、属性、关系及其语义关联的语义网络图。
在知识图谱中，实体即具有独立存在意义的事物，属性表示实体的某些特征，关系表示实体之间的联系。
知识图谱的建立可以提供一个统一的数据结构，便于信息的联通和集成。
关键词抽取技术是一种自然语言处理技术，它可以从文本中自动提取出关键信息。
关键词抽取技术可以帮助用户快速获取文本的主题和关键信息，有助于信息搜素和文本分类。
基于知识图谱的关键词抽取技术则是将知识图谱与关键词抽取技术相结合，利用知识图谱中的实体、属性和关系等语义信息，进行文本的理解和分析，从而提取出文本中的关键信息。
目前，国内在基于知识图谱的关键词抽取技术上已取得了一些进展。
以下是几个代表性的研究项目和成果：1. 网络热点话题关键词提取与评价该项目旨在通过对网络热点话题的关键词提取和评价，帮助用户快速了解和把握网络舆情。
该项目采用了基于WordNet的语义相似度计算方法，将网络热点话题中的关键词与WordNet中的同义词和概念相匹配，从而得到话题的主题和关键词。
2. 基于知识图谱的文本分类方法研究该项目通过将知识图谱中的实体和关系与文本中的词语和句子相匹配，建立知识图谱与文本之间的映射关系，从而实现文本的自动分类。
该方法不仅可以提高文本分类的准确性，还可以帮助用户更好地理解文本中的内容。
3. 基于多源知识的情感分析与关键词提取该项目利用了多个知识资源，包括情感词典、实体词典、属性词典、关系词典等，实现了对文本的情感分析和关键词提取。
该方法可以很好地处理一些难以处理的问题，例如命名实体的识别和关系的抽取，从而提高了关键词抽取和情感分析的效果。
基于《知网》的中文信息结构消歧研究
基于《知网》的中文信息结构消歧研究张瑞霞;庄晋林;杨国增【摘要】《中文信息结构库》是《知网》的重要组成部分之一,可以作为中文语义分析的规则库,对其进行消歧是实际应用的基础之一.因此,该文首先对中文信息结构进行了形式化描述；接着对其进行优先级划分；然后根据其构成形式提出了四种不同的消歧方法:即词性序列消歧法、图相容匹配消歧法、图相容度计算消歧法、基于实例的语义相似度计算消歧法；最后针对不同优先级的中文信息结构集设计了不同消歧流程.实验结果证明消歧正确率达到了90％以上.%The Chinese Message Structure Database, as an important component in HowNet, can be treated as a rule base for Chinese semantic analysis. The disambiguation of Chinese message structures is the first step in bring the base into practical application. In this paper, the Chinese message structures are firstly formalized and then divided into different priority levels. Afterwards,, four diverse disambiguation approaches are proposed, including the syntax list judgment, the graph compatibility matching, the graph compatibility computation and the semantic similarity computation based on examples. Finally, different disambiguation processes are designed according to the different priority levels. Experimental results prove the accuracy rate of the disambiguation yields more than 90%.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2012(026)004【总页数】8页(P43-49,60)【关键词】知网;中文信息结构;消歧;图相容度;语义相似度【作者】张瑞霞;庄晋林;杨国增【作者单位】华北水利水电学院信息工程学院,河南郑州450011;华北水利水电学院信息工程学院,河南郑州450011;郑州师范学院数学系,河南郑州450044【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言语义分析在中文信息处理领域中占有重要地位，特别是随着一些知识库和语义分析理论的成熟，使得语义分析的自动化成为可能。
中国知网CNKI数据库检索教程
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• 精确匹配： • 例如检索作者：张凯，则只能检索出“张 凯”发表的文献。 • 模糊匹配： • 例如检索作者：张凯，则把“张凯蛟”、 “张凯”等作者发表的文献检索出来。
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• 对于内容检索项，检索词输入检索词后， 可勾选“中英文扩展检索”功能，系统将 自动使用该检索词对应的中文扩展词和英 文扩展词进行检索，帮助用户查找更多更 全的中英文文献。
• 工具书——输入关键词，在工具书中查找解释。可查找各种专业辞典、 百科全书、图谱、手册、中文词典、中外翻译词典等工具。 • 学者检索——根据学者姓名、学者单位、研究方向、发表文献的关键 词、获资助国家科研基金等信息查找学者，以便用户跟踪和了解关注 学者的发文和研究进展情况。 • 概念搜索——查找某一个学术概念的定义、解释、相关文献发表情况 等信息。概念型知识元既可以查询概念在工具书中的解释，相关概念， 也可以查询最近学者的解释、被使用的规律、主要引用的文献/作者等。 • 数字检索——可查找与数值、统计数据相关的各种信息，提供数字知 识和统计数据搜索服务。数值知识元查询科技/社科数值类知识。 • 翻译助手——提供专业术语或句子的中英文互译，搜索专业词汇的中 英文例句，翻译知识元可以对中英文句子进行翻译，其专业词汇数量 巨大，而且动态更新，性能超越传统的工具书和电子词典。 • 图形搜索——搜索学术文献中出现的图形。 • 表格搜索——搜索学术文献中出现的表格。
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究摘要：关键词抽取是信息检索、文本分类和自然语言处理等领域的关键任务之一。
本文提出了一种基于知识图谱的关键词抽取技术，旨在提高关键词抽取的准确性和可靠性。
该方法首先利用文本挖掘技术从大规模的中文文本中抽取出实体和关系，并构建知识图谱。
然后，通过分析知识图谱中实体之间的关系，提取出重要的关键词。
实验结果表明，该方法在关键词抽取任务上具有很高的准确性和可靠性。
关键词：知识图谱；关键词抽取；文本挖掘1. 引言随着互联网的快速发展，信息爆炸现象日益严重，如何从大规模的文本数据中快速准确地提取出关键信息成为了一个重要的研究问题。
关键词抽取是信息检索、文本分类和自然语言处理等领域的一个关键任务。
传统的关键词抽取方法主要基于词频、文本密度等统计指标，缺乏对文本背景的深层次理解，容易产生误判和错误的结果。
近年来，随着知识图谱的研究与应用的不断深入，基于知识图谱的关键词抽取方法逐渐成为新的研究热点。
知识图谱是一种用于表示和推理知识的图形模型，具有丰富的实体和关系信息，可以很好地表达文本语义和相关性。
利用知识图谱来进行关键词抽取可以有效地提高抽取结果的准确性和可靠性。
2. 方法介绍本文提出的基于知识图谱的关键词抽取方法主要包括以下步骤：（1）文本挖掘：从大规模的中文文本中利用文本挖掘技术抽取出实体和关系信息。
文本挖掘技术主要包括实体识别、关系抽取等方法。
通过这一步骤，可以将文本中的实体和关系抽取出来，并构建知识图谱。
（2）知识图谱构建：通过分析上一步得到的实体和关系，构建一个基于知识图谱的模型。
知识图谱中的节点表示实体，边表示实体之间的关系。
知识图谱的构建可以利用图数据库等工具来实现。
（3）关键词抽取：通过分析知识图谱中实体节点之间的关系，提取出重要的关键词。
关键词的重要性可以通过计算实体节点的中心度、PageRank值等指标来衡量。
3. 实验评估本文在一个标准的关键词抽取数据集上进行了实验评估。
基于《知网》的中文信息结构抽取研究
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（ ｅ ｔ ｆＣ ｍｐ ｔｒＳ ｉｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ， ｓ ｇ ｕ ｎｖｒｉ ， ｅ ｉｇ １０ ８ ） Ｄ ｐ． ｏ ｕｅ ｃｅ ｃ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｔ ｉ ｈ ａ Ｕ ｉｅｓ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ ｏ ｎ ｔ ｊ
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基于知识图谱的中文信息抽取与关联分析研究
基于知识图谱的中文信息抽取与关联分析研究基于知识图谱的中文信息抽取与关联分析研究摘要知识图谱具有丰富的语义关联信息，对于中文信息抽取与关联分析具有重要意义。
本文主要研究了基于知识图谱的中文信息抽取与关联分析方法，通过构建中文知识图谱，实现了对中文文本中的实体和关系的抽取，并通过关联分析方法发现实体之间的语义关系。
实验结果表明，基于知识图谱的方法在中文信息抽取与关联分析中取得了较好的效果。
关键词：知识图谱、中文信息抽取、关联分析、语义关系1. 引言随着互联网和大数据时代的到来，海量的中文文本数据给信息抽取和关联分析带来了巨大挑战。
传统的文本处理方法难以处理中文文本中的复杂语义关系。
知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，能够有效地存储和表达实体之间的语义关系，对于解决中文信息抽取和关联分析问题具有重要意义。
2. 知识图谱的构建中文知识图谱的构建包括实体抽取和关系抽取两个主要步骤。
实体抽取主要通过命名实体识别和实体链接来完成，通过提取文本中的实体信息，并将其与知识图谱中的实体进行匹配，实现实体抽取的目的。
关系抽取主要通过文本中的语义关系识别和关联分析来完成，通过挖掘文本中实体之间的语义关系，将其表达为知识图谱中的关系。
3. 基于知识图谱的中文信息抽取方法基于知识图谱的中文信息抽取方法主要包括实体抽取和关系抽取两个方面。
实体抽取方法主要包括传统的基于规则的方法和基于机器学习的方法。
关系抽取方法主要包括基于事件的方法和基于语义模型的方法。
实验结果表明，基于机器学习的方法在实体抽取中取得了较好的效果，基于语义模型的方法在关系抽取中取得了较好的效果。
4. 基于知识图谱的中文关联分析方法基于知识图谱的中文关联分析方法主要通过关系推理和关联规则挖掘来实现。
关系推理主要通过利用知识图谱中的关系信息，通过推理方法发现实体之间的新关系。
关联规则挖掘主要通过挖掘知识图谱中实体之间的频繁关联关系，发现实体之间的潜在语义关联。
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究
随着互联网的飞速发展，海量信息的处理成为了重要的问题。
在信息处理的过程中，关键词抽取是非常重要的一环。
关键词抽取旨在从给定文本中挑选出代表该文本主题的关键词，以便更好地理解和处理文本。
在本文中，我们提出了一种基于知识图谱的关键词抽取技术，该技术可以更精确地抽取出代表主题的关键词。
知识图谱是一个结构化的知识库，其中包含了实体、属性和关系的信息。
它可以通过机器学习和自然语言处理等技术进行建模，从而可以有效地处理自然语言文本。
在我们的方法中，我们首先使用自然语言处理技术，将文本进行预处理，例如分词、去除停用词、词性标注等。
然后我们将处理后的文本与知识图谱中的实体进行匹配，从而确定文本中涉及到的主题实体。
接着，我们将使用知识图谱中的关系信息来确定与主题实体相关的其他实体和属性，并将它们作为候选关键词。
最后我们将使用机器学习算法对这些候选关键词进行排序，选取排名前几的单词作为文本的关键词。
我们的实验结果表明，我们的方法能够更精确地抽取出代表主题的关键词。
我们将我们的方法与其他三种常用的关键词抽取方法进行了比较：TF-IDF，TextRank和LDA。
实验结果表明，我们的方法在准确性和召回率方面均优于其他三种方法。
总之，我们提出了一种基于知识图谱的关键词抽取技术，它可以更精确地抽取出代表主题的关键词。
未来，我们计划进一步改进我们的方法，从而使其可以处理更多类型的文本，例如图片和视频等。
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究随着互联网和大数据的发展，信息爆炸的问题成为一个严重的挑战。
在海量的信息中挖掘有用的关键词，能够有效地帮助人们快速了解、筛选和分类信息，因此关键词抽取技术变得越来越重要。
关键词抽取技术的目标是从一个文本中自动抽取出最能代表该文本主题的关键词。
随着知识图谱的兴起，利用知识图谱来辅助关键词抽取成为了一种新的研究方向。
知识图谱是一种以图的形式表示知识的结构，其中包含了丰富的实体和关系。
通过利用知识图谱中的实体和关系信息，可以更加准确地提取文本的关键词。
具体而言，基于知识图谱的关键词抽取技术可以分为两个步骤：实体识别和关键词排序。
实体识别是指从文本中识别出与知识图谱中的实体对应的词语。
传统的实体识别方法主要依赖于基于规则的匹配和词典方法，但是由于规则和词典的限制，这些方法在识别实体的准确性方面存在一定的不足。
近年来，一些基于深度学习的方法被应用于实体识别，取得了较好的效果。
这些方法主要利用神经网络模型来提取文本中的特征，并通过训练模型来识别实体。
关键词排序是指根据知识图谱中的关系信息对实体进行排序，以找到最能代表文本主题的关键词。
传统的关键词排序方法主要依赖于统计和规则，但是由于这些方法无法利用知识图谱中的语义信息，排序效果不佳。
近年来，一些基于图神经网络的方法被提出，这些方法可以从知识图谱中学习实体之间的关系，并将这些关系应用到关键词排序中。
通过利用图神经网络，可以更加准确地找到文本主题相关的关键词。
基于知识图谱的关键词抽取技术能够有效地提取文本的关键信息。
未来，可以进一步研究如何将知识图谱和其他自然语言处理技术结合起来，以提高关键词抽取的性能和效果。
还可以探索如何利用知识图谱中的实体和关系信息来进行关键词间的关联分析，以提供更多的语义信息。
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究随着互联网技术的不断发展，数据规模不断增大，使得大数据的处理成为了一个重要的问题。
在大数据处理过程中，关键词抽取是一个基本的操作，可以从中提取出文本的主题、关键信息，为后续的分析和处理提供支持。
一、关键词抽取技术的基本概念关键词抽取是一种文本挖掘技术，其主要目的是从文本中自动提取出关键词或短语。
在大数据时代，关键词抽取可以帮助用户快速定位关键信息，提高工作效率。
它是自然语言处理中的一项基本任务，也是经常被应用于搜索引擎、社交网络分析、机器翻译等领域。
常用的关键词抽取方法有基于统计学、基于机器学习、基于规则等。
在基于统计学的方法中，常用的技术包括TF-IDF、TextRank、LDA等。
基于机器学习的方法中，常用的技术包括SVM、CRF等。
基于规则的方法则是通过人工构建规则来进行关键词的抽取。
知识图谱是一种语义网络，它将现实世界中的概念、实体、关系等元素进行抽象，形成一个图形结构。
知识图谱可以帮助用户快速获取各种知识，包括实体的定义、属性、关系、事件等。
在基于知识图谱的关键词抽取技术中，首先需要构建一个知识图谱。
这个过程需要先根据实际需求，选取相应的数据源进行数据爬取，然后对爬取到的数据进行处理，提取出实体、关系等信息，最终形成一个知识图谱。
在这个知识图谱基础上，可以采用传统的相关性算法，对文本进行关键词的抽取。
具体来说，可以通过计算文本中各个词语与知识图谱中实体、属性、关系之间的相似度，来判断一个词语是否为关键词。
通常采用的相似度算法包括余弦相似度、WMD等。
三、技术应用场景基于知识图谱的关键词抽取技术可以广泛应用于各种领域，例如：1.搜索引擎优化：对于搜索引擎优化来说，关键词的选择非常重要，可以通过使用基于知识图谱的关键词抽取技术，来自动化地获取关键词信息，快速定位相关信息。
2.社交网络分析：在社交网络分析中，关键词抽取可以帮助我们获取某一个话题的相关信息。
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究近年来，随着互联网的发展和信息爆炸式增长，关键词抽取成为了文本处理中的一个重要任务。
关键词抽取是指从一段文本中自动抽取出体现文本主题的一组关键词。
这些关键词通常是文本中最具信息量和代表性的词语，能够有效地概括文本的内容。
国内在关键词抽取技术方面的研究较为活跃，涉及到的方法包括基于统计机器学习的方法、基于规则的方法以及基于知识图谱的方法。
基于知识图谱的关键词抽取技术相对较新，但具有较高的研究前景和应用价值。
知识图谱是一种用于表示和组织知识的图数据结构，它以实体和实体之间的关系为基础，将不同实体和关系之间的语义信息进行了整合和存储。
知识图谱的核心是知识的表示和推理，它能够将海量的杂乱信息通过结构化的方式进行组织，并提供基于语义的检索和推理能力。
基于知识图谱的关键词抽取技术可以通过利用知识图谱中的实体和关系来提升关键词抽取的准确性和效果。
具体来说，可以通过以下几个步骤来实现基于知识图谱的关键词抽取。
需要构建一个包含领域专业词汇和其相关关系的知识图谱。
这个过程可以通过从已有的领域专业文本中抽取出实体和关系，然后进行实体和关系的统计和分析来完成。
然后，可以使用已构建好的知识图谱来进行关键词抽取。
具体来说，可以通过计算文本中实体与知识图谱中各个实体之间的相似度来评估关键词的重要性。
相似度计算可以使用传统的基于词汇匹配的方法，如余弦相似度和欧氏距离，也可以使用基于词向量的方法，如Word2Vec和BERT等。
根据计算得到的关键词的重要性进行排名，并选取排名靠前的一组关键词作为最终的抽取结果。
基于知识图谱的关键词抽取技术相比传统的基于统计机器学习和规则的方法具有以下优势。
知识图谱中蕴含了大量的领域专业知识，可以通过对知识图谱的利用提升关键词抽取的准确性和效果。
知识图谱能够提供更丰富的语义信息，可以通过对实体和关系的分析和推理来获取更多的后置信息，从而更准确地抽取关键词。
基于知识图谱的关键词抽取技术可以与其他自然语言处理任务进行联合学习，如实体识别、关系抽取和文本分类等。
知网-中文信息结构汇总
怎样研究中文信息结构
义原的确定 动态角色(概念间)的确定 关系方式的确定 模板描述和组织
义原的确定
未登录词语处理的一些实例 (2)
由暗补改为明补: (1) by darkly will make up changes to Ming Bu (2) will from dark mend alter is clear mend (3) visible subsidy are switched over to by invisible subsidy 逐步做到分户计量: (1)gradually achieves the the minute household measurement (2)accomplish minute step by step household measure (3)accomplishes the measure at 分 family step by step
1 语音结构
基本单元：字、词 规定性表现：
音节约束 发音变化
2 句法结构
基本单元：词语词类 规定性表现：
句法关系管辖
3 语义结构
基本单元：词语义类 规定性表现：
显性角色关系管辖
4 信息结构
基本单元：词语义类及语义属性 规定性表现:
显性角色关系管辖
道-路，花-草，树-叶，草-地，河-虾，晨-曦，逃-犯， 走私-犯，毒品-走私-犯，境外-毒品-走私-集团， 现代-汉语-词典，不锈钢-汽油-桶，高-跟-鞋，独-臂-英雄， 走私-香烟，香烟-走私，走私-香烟，
(<北京晨报>2001.3.1 赵孟轶文)
总字数: 202 句数: 4 标点: 15 最长词语结构字数: 25 (词语数: 12)
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究随着互联网和大数据技术的快速发展，各种文本数据被大量生成和积累，如何从海量文本数据中快速准确地抽取出关键信息，成为了信息处理和数据分析的关键问题之一。
关键词抽取技术是信息检索、文本分类、舆情分析等领域的基础性技术之一，通过自动化地从文本中识别和提取出最具代表性和区分性的关键词，能够帮助用户快速了解文本内容，并进行更加精准的信息检索和分析。
传统的关键词抽取方法主要基于文本的词频和统计信息来确定关键词，例如通过计算词频、逆文档频率（TF-IDF）等传统的特征提取方法来进行关键词提取。
这种方法容易受到词频高而信息量少的常用词汇的干扰，无法有效捕捉到文本中的潜在主题和语义信息。
为了解决传统方法的不足，近年来基于知识图谱的关键词抽取方法受到了广泛关注。
知识图谱是一种以图形数据结构表示知识的技术，具有表达丰富的语义和结构化的特点，能够将各种实体、属性和关系抽象为图中的节点和边，有效地对知识进行组织和推理。
基于知识图谱的关键词抽取方法主要通过结合领域知识和语义信息来确定关键词。
具体来说，基于知识图谱的关键词抽取方法可以分为两个步骤：知识抽取和关键词提取。
知识抽取是指从海量的文本数据中，通过文本挖掘和自然语言处理等技术，将文本中的实体、属性和关系抽取出来，并构建成知识图谱。
文本挖掘技术可以使用基于规则和统计的方法，通过模式匹配和语义解析等手段，从文本中抽取出实体、属性和关系等关键信息。
自然语言处理技术可以使用词性标注、实体识别、实体关系抽取等技术，提取出文本中的实体、属性和关系，并进行语义解析和知识链接。
关键词提取是指从构建好的知识图谱中，通过图计算和路径分析等技术，从整个知识图谱中提取出最具代表性和区分性的关键词。
具体来说，可以使用PageRank算法、TextRank算法等经典的图计算算法，对知识图谱中各个节点之间的关系进行评价和排序，根据节点的重要性来确定关键词。
可以使用路径分析技术，通过查找和分析知识图谱中的路径，找到在不同节点之间具有关联性和代表性的关键词。
基于知网的中文短信文本词汇链抽取方法
基于知网的中文短信文本词汇链抽取方法刘金岭;刘丹;周泓【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)010【摘要】提出一种基于知网的中文短信文本词汇链抽取方法.根据知网的语义关系,利用相同语义类给出上下文词汇项信息,构造多条词汇链,表达短信文本的多条叙事线索,从中抽取富含短信文本信息的词汇链,表达短信文本的语义信息,采用词汇链的关键词集合进行文本分类.实验结果证明,该方法的抽取准确率较高,文本分类速度较快.%This paper proposes a extraction method of Chinese short message text lexical chain based on HowNet. Information of context lexical item are given using same semantic class according to HowNet semantic relations. By constructing lexical chains or each, and some strong lexical chains with high quality can be extracted to express the semantic information of short messaging text and the key words using lexical chain set for text classification. Experimental results show that the accuracy of lexical chain construction method is superior, and greatly increases the speed of short messaging text classification.【总页数】4页(P67-69,73)【作者】刘金岭;刘丹;周泓【作者单位】淮阴工学院计算机工程学院,江苏淮安 223003;沧州师范学院计算机系,河北沧州 061001;淮阴工学院计算机工程学院,江苏淮安 223003【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于HNC理论的中文文本词汇链构造方法 [J], 王宇;伍力慧2.基于词汇链的中文短信主题语句抽取方法 [J], 刘金岭;冯万利;张永军3.基于词汇链的中文变异垃圾短信文本语义识别 [J], 刘金岭;冯万利;高丽4.基于深度学习的中文网络招聘文本中的技能词抽取方法 [J], 文益民;杨鹏;文博奚;蔡翔5.一种基于知网的中文词汇链构建算法研究 [J], 张明宝;谢宗旺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于知网的领域概念抽取与关系分析研究
基于知网的领域概念抽取与关系分析研究
唐一之
【期刊名称】《湘潭大学自然科学学报》
【年(卷),期】2009(031)001
【摘要】针对目前领域概念抽取手工完成的现况,提出了一种基于知网的领域概念抽取和关系分析系统模型.本模型利用知网语义相关性从文本中生成领域语义词典,结合TFIDF算法建立"词-文本文档矩阵",用以代替传统的词形频率统计;通过产生领域语义本体,利用语义相似度对概念进行聚类.讨论了这3个步骤所涉及的算法,包括基于统计模式从文本中抽词,基于奇异值分解从词-文档矩阵中提取概念,基于语义相似度对概念进行聚类等.实验表明,本文提出的抽取方法相对与词频算法具有较高的准确度.
【总页数】6页(P135-140)
【作者】唐一之
【作者单位】北京交通大学,交通运输学院,北京,100044
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于知网和术语相关度的本体关系抽取研究 [J], 傅继彬;刘杰;贾可亮;毛金涛
2.基于知网的概念特征抽取方法 [J], 赵林;胡恬;黄萱菁;吴立德
3.基于CCRF的领域本体概念上下位关系抽取 [J], 莫媛媛;郭剑毅;余正涛;蒋年树;
线岩团
4.基于LM算法的领域概念实体属性关系抽取 [J], 刘丽佳;郭剑毅;周兰江;余正涛;邵发;张金鹏
5.基于中文学术文献的领域本体概念层次关系抽取研究 [J], 唐琳;郭崇慧;陈静锋;孙磊磊
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基于《知网》的中文信息结构抽取1董强郝长伶董振东中国科学院计算机语言信息工程研究中心北京 100083E-mail: support@HowNet-Based Extraction of Chinese Message StructuresQiang Dong Changling Hao Zhendong DongResearch Center of Computer & Language Information Engineering, CAS, Beijing, 100083E-mail: support@Abstract: The Chinese message structure is composed of several Chinese fragments which may be characters words or phrases. Every message structure carries certain information. We have developed a HowNet-based extractor that can extract Chinese message structures from a real text and serves as an interactive tool for building large-scale bank of Chinese message structures. The system utilizes the HowNet Knowledge System as its basic resources. It is an integrated system of rule-based analyzer, statistics based on the examples and the analogy given by HowNet-based concept similarity calculator. Keyword: Chinese message structure; Knowledge Database Mark-up Language (KDML); parsing; chunk;1 引言近年来，语块分析（chunk parsing ）或被称为浅层句法分析（shallow parsing）或部分句法分析（partial parsing）等语言处理方法成为语言技术研究的一个热点。
其中印欧语言在这方面的研究已经取得了一定的成果，但是对于中文的语块分析则相对落后。
其中主要的原因在于：相对于印欧语言，中文没有那么丰富的形态变化，中文的词类与句法功能不是一一对应的，中文的词、短语、句子之间的界限是模糊的。
除此而外，甚至可能是更重要的原因在于：中文的结构更加依赖于语义的制约。
本文提出中文信息结构这样的概念，并据此构建了基于知网的中文信息结构抽取器。
该抽取器从中文的语义出发，以知网知识系统作为其基础资源。
中文信息结构抽取器的功能主要包括两个方面：（1）构建、管理和维护《知网-中文信息结构库》的数据；（2）是分析并抽取真实文本中的中文信息结构。
其技术关键是：第一，它对于中文的词、词组、短语进行一体化的处理；第二，它主要是基于语义的。
第三，它是基于规则匹配和基于大规模实例库及相似度比较的结合。
中文信息结构抽取器利用已有的中文信息结构的模式与实例编写规则，再利用这些规则到真实的文本中抽取所需的中文信息结构来构建更大规模的中文信息结构库。
2 中文信息结构信息结构（message structure）是由两个或两个以上的字、词或短语构成，句法和语义合理，并传达了特定信息的结构。
该结构内不含有介词、助词、连词、标点。
该结构内部允许呈递归形态。
信息结构是信息理解（message understanding）的基础。
信息结构是依赖于特定语言的，不同的语言可以表达相同的信息，但有着不同的信息结构。
试以"通缉犯"这样一个词语为例。
其中有两个基本单元“通缉”和“犯”，“通缉”为动词，“犯”为名词，因此从句法结构看是V＋N 的定中结构；从语1基金项目：国家自然科学基金项目60372064；国家语言文字应用“十五”项目YB105-50义关系结构看，前者是“行为动作”，后者是“受事”；而信息结构不仅能反映“行为动作”和“受事”之间的关系，而且还能够反映出是“这是一个人，这个人是被通缉的对象，他是一个有罪的人（“有罪”这一信息是含在“通缉”这一词语中的）”。
中文信息结构是中文中句法和语义合理的一个语言片段，它可能是传统被认定的词语，也可能是一个比词语更大的语言片段。
中文信息结构的描述对象是：由中文词语所表述的概念。
《知网》规定了最基本的运算单元是：万物、部件、属性、属性值、事件、时间和空间等7大类。
(a)万物平民-百姓，车-辆，运动员-们，桌-椅，赵-大夫，杨-队，大学-老师，海外-房地产-投资-公司，电影-演-员，采访-者，外交-界，物理学-家，食蚁-兽，手术-室，美食-城，西药-房，设备-保护-装置，洗涤-剂，豆瓣-酱，长-袖-衫，大-黄-狗，锦绣-河山，金-光，酸-梅，业余-棋手，一-本-杂志(b)部件头-顶，脸-部，腹-腔，科-室，手-套，熊-腰，文章-段落，牙-根，树-枝，杏-仁，山-顶，句-首，屋-脊，桌-面，车-身，笔-套，学校-各处室，鸡-腿，尖-下颌(c)属性浓-淡，安-危，高-度，通畅-性，员工-人数，药-效，地球-籍，温-差，氧气-消耗-量，出生-率，社会-环境，警-民-关系，主要-特点，本届-会议(d)属性值朱-红，没-水平，高-性能，双-色，可-悲，防-洪，耐-寒，翠-绿，中-高级，银-灰，深-蓝，更加-重要，功能-正常，不-称职，干-干-净-净，快-起来，软-下去，十-七，第-五，三-分之-二，百分之-十(e)事件安排-工作，卖-书，参观-学校，供应-部队，植-树，订-计划，新闻-报道，物价-检查，药品-生产，拜-寿，爱好-体育，爱-看书，称-重，恢复-军籍，度过-难关，中断-比赛，禁止-吸烟，爱-漂亮，睡-三小时，打-牌，非常-爱护，两-年-写-四-本，深-感，怒-斥，盗-墓(f)时间道光-三十-年，公元前-368-年，四-月，六-号，第五-天，六-点，1939年-9月，1月-24日，今天-凌晨，上午-九时，12月9日-星期四，八时-三十分，明天下午-五点，四个星期-内，本世纪-末期，上午八时-整(g)空间江西-省，加拿大-多伦多，辽宁-本溪，厦门-湖里区，北京-广渠门大街，香颐路-宁宜小区，秀水园-1-号，6号楼-5-号，中山北路-三-段，丽都-饭店，中山-公园，闪光-点，战争-地点，网-上，古-国现在有很多人在做中文命名实体辨识（Chinese Named-entity Recognition）的工作，在中文命名实体辨识中的主要是抽取人名、地名、组织机构名、时间、数量等[4][5]，而中文信息结构不仅涵盖了这些内容，并且其涉及的范围较目前流行的中文语块更宽泛。
我们研究中文信息结构的出发点是：既然我们已经认定了世界上只有7大类概念，我们将通过对于中文信息结构的研究来发现中文是如何表达或描述这些概念的。
下面我们就“万物”这个类别，在展开一点加以说明。
中文在描述“万物”时，都采用了哪些结构呢？试看下面的例子。
（a）描述“万物”作为成员角色及其整体的关系其中的一个结构（简化）是：(组织/场所) [来源整体] <-- (人,职位)，如：公司-总经理，图书馆-馆员，小卖店-老板娘，社科院-院长，内科-主任（b）描述“万物”作为被领属物其中的一个结构（简化）是：(地方,专) [限定] <-- (组织)美国-国会，美-军，中国-人大，俄-杜马，台湾-情治单位，以色列-摩萨德，德国-央行（c）描述“万物”作为施事角色及其行动的关系其中的一个结构（简化）是：(事件,行动) <-- [施事] (人/拟人)，如：公诉-人，捕蛇-人，侦察-兵，救生-员，采购-员，收货-人，来京务工-人员，辍学-生（d）描述“万物”作为被支配角色（如受事等）及其行动的关系其中的一个结构（简化）是：(事件,行动) <-- [受事/成品受事/内容/对象/领属物] (万物)，如：雇-员，展-品，弃-婴，保护-区，在押-犯，进口-货，废弃-机场，参考-资料，处理-对象（e）描述“万物”作为销售场所及其所销售物品的的关系其中的一个结构（简化）是：{(物质) [领属物] <-- <事件,行动,买>} <-- [处所] (组织/场所)，如：书-店，鞋-店，银-楼鞋帽-店，中药-店，西药-店，西饼-店，床上用品-商店，自行车-行（f）描述“万物”作为成品及其材料的的关系其中的一个结构（简化）是：(材料/无生物) [材料] <-- (人工物)，如：蔗-糖，草-席，玻璃-杯，葡萄-酒，塑钢-门窗，柏油-马路，汉白玉-栏杆，皮蛋瘦肉-粥，（g）描述“万物”作为成品及其材料的的关系其中的一个结构（简化）是：{(材料/无生物) [材料] <-- (制造/辫编)} <-- [成品受事] (人工物)，如：铝-制-品，毛-织-品，全棉-织-品，豆-制-品，玻璃-制-品，纯羊毛-织-物，（h）描述“万物”作为销售场所及其所销售物品的的关系其中的一个结构（简化）是：{(属性值)/（数量值） [修饰] <-- (部件)} <-- [整体] (物质)，如：金-发-女郎，白-胡子-老头，圆-领-衫，高-领-衫，长-把儿-铁锹，独-臂-英雄，双-缸-洗衣机，3 中文信息结构抽取器的规则与模块根据我们多年建设知网和中文信息结构库的实践，我们可以肯定中文词语间的组合主要基于语义。
在我们的中文信息结构库2000版中，中文信息结构（基于语义的）有271个，但与之对应的句法结构仅58个。
下面的结构在句法上都是N+V的结构，但它们的语义结构是很不同的：货物-运输（受事），铁路-运输（手段），汽车-运输（工具），春节-运输（时间），海洋-运输（处所），人们-运输（施事）等。
如果仅仅将它们捆绑在一起（如树库所为）或者仅仅把它们分类为主谓、定中等结构（如传统语言学的语法所为），对于信息处理都是不够的。
因此，中文信息结构抽取器主要采用了基于语义的方法。
我们在中文信息结构抽取器中构建了一系列的语义规则与模块。
图1所显示的是我们的抽取器工作的一个结果，即根据一条有关“时间结构”的语义的规则，来抽取“当天上午十点”这一类型的信息结构。
图1：中文信息结构抽取器概况3.1 规则与模块的形成在中文信息结构抽取器中，我们构建了一系列的规则与模块来实现对中文信息结构的抽取。