典型文献
领域相关的数学文本语义抽取
文献摘要：
针对科技领域文档语义信息获取不充分的问题,提出一套基于规则的数学领域相关文本的语义抽取方法.首先从文本中提取领域概念并实现数学实体与领域概念之间的语义映射;然后对数学符号的上下文进行分析,获取数学符号的实体指代或文字描述,进而抽取其语义;最后基于已抽取的数学符号语义实现表达式的语义分析.以线性代数文本为研究实例,构建了一个语义标注数据集并进行实验,实验结果表明所提方法对标识符、线性代数实体以及表达式的语义抽取具有93％以上的精确率和91％以上的召回率.
文献关键词：
语义抽取;实体指代;上下文分析;数学语言处理;数学文本理解
中图分类号：
作者姓名：
陈肖宇;王伟
作者机构：
北京航空航天大学数学科学学院,北京100191;数学、信息与行为教育部重点实验室(北京航空航天大学),北京100191;北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心,北京100191
文献出处：
引用格式：
[1]陈肖宇;王伟-.领域相关的数学文本语义抽取)[J].计算机应用,2022(08):2386-2393
A类：
实体指代,上下文分析,数学语言处理,数学文本理解
B类：
文本语义,语义抽取,科技领域,文档,语义信息,信息获取,基于规则,数学领域,语义映射,数学符号,文字描述,符号语义,语义实现,语义分析,线性代数,语义标注,标识符,精确率,召回率
AB值：
0.293693
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