期刊检索

  • 2024年第56卷
  • 2023年第55卷
  • 2022年第54卷
  • 2021年第53卷
  • 2020年第52卷
  • 2019年第51卷
  • 2018年第50卷
  • 2017年第49卷
  • 2016年第48卷
  • 2015年第47卷
  • 2014年第46卷
  • 2013年第45卷
  • 2012年第44卷
  • 2011年第43卷
  • 2010年第42卷
  • 第1期
  • 第2期

主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

期刊网站二维码
微信公众号二维码
引用本文:张磊,王斌,靖红芳,吴丽辉.中文网页搜索日志中的特殊命名实体挖掘[J].哈尔滨工业大学学报,2011,43(5):119.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.05.024
ZHANG Lei,WANG Bin,JING Hong-fang,WU Li-hui.Mining special named entities from Chinese Web search query logs[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2011,43(5):119.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.05.024
【打印本页】   【HTML】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  下载PDF阅读器  关闭
过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 1545次   下载 1037 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
中文网页搜索日志中的特殊命名实体挖掘
张磊1, 王斌1, 靖红芳1, 吴丽辉2
1.中国科学院计算技术研究所;2.中国科学院办公厅信息化工作处
摘要:
利用少量具有类别信息的种子词,结合特征选择技术来提取每个类别的特征信息;再利用这些特征信息,结合文本分类等数据挖掘技术来提取特殊命名实体.过程中只有构造种子词的环节需要人工辅助,其他环节均实现自动处理.实验证明,该系统和方法能够从查询日志中挖掘出高质量的命名实体列表,6个类别上识别结果的平均P@500达到了77%.系统的自动化程度和识别的效果均达到实用的要求.
关键词:  特殊命名实体  数据挖掘  信息检索  网页搜索日志
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.05.024
分类号:TP393.092
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60603094);国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2007CB311103);国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2006AA010105);北京市自然科学基金资助项目(4082030)
Mining special named entities from Chinese Web search query logs
ZHANG Lei1, WANG Bin1, JING Hong-fang1, WU Li-hui2
1.Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,100190 Beijing,China;2.Informationization Division,General Office of Chinese Academy of Sciences,100864 Beijing,China
Abstract:
Recognizing special Named Entities from Chinese Web search query logs is very useful for practice.In this paper,a few seed words and feature selection techniques are used to extract features from the query logs first,and then the features are combined into a text classifier for NE recognition.Experiments on a handred milllion queries to mine six types of Special Named Entities show that it is able to find high quality Sepecial Named Entities from Chinese Web search query logs.The average P@500 of the six classes achieves 77%.
Key words:  special named entities  data mining  information retrieval  Web search query logs

友情链接LINKS