CAJ | 학술논문

信息抽取是用来理解自然语言文本语义的一种非常实用的方法。而本体则对知识（例如实体和概念问的关系）的定义与建模起重要作用。因此本体经常被用来定义信息抽取任务。高级信息抽取技术，例如复杂的多元关系抽取，可用于学习语言模板，进而从自然文本中识别出本体定义的关系，并抽取出这些关系的实例。本文将描述一个为信息抽取任务而设计的本体模型，以及一个关系抽取的框架系统——DARE。DARE使用了机器学习方法，可以自动学习关系抽取的语言模板，并应用这些模板来抽取关系实例。DARE系统已被深度应用于英语文本的关系抽取。本文将进一步使用DARE来处理中文新闻文本，从中学习语言模板和抽取关系实例，并与英文处理的结果进行比较。
신식추취시용래리해자연어언문본어의적일충비상실용적방법。이본체칙대지식（례여실체화개념문적관계）적정의여건모기중요작용。인차본체경상피용래정의신식추취임무。고급신식추취기술，례여복잡적다원관계추취，가용우학습어언모판，진이종자연문본중식별출본체정의적관계，병추취출저사관계적실례。본문장묘술일개위신식추취임무이설계적본체모형，이급일개관계추취적광가계통——DARE。DARE사용료궤기학습방법，가이자동학습관계추취적어언모판，병응용저사모판래추취관계실례。DARE계통이피심도응용우영어문본적관계추취。본문장진일보사용DARE래처리중문신문문본，종중학습어언모판화추취관계실례，병여영문처리적결과진행비교。