对现有知识抽取关键技术的分析解读

简介：
本文深入探讨并分析了当前知识抽取领域内的关键技术和方法，旨在为研究者提供全面且清晰的理解视角。 本段落解析了MnM、KIM、Text2Onto、Amilcare 和 Melita 等具备知识抽取功能的系统所采用的技术方法，并指出当前的知识抽取技术主要分为机器学习与自然语言分析两大方向，两者在相互融合和借鉴中都取得了显著进展。基于机器学习的方法出现了自适应信息抽取（Adaptive IE）和开放信息抽取（Open IE）等新思路，显示出向自动本体学习(Ontology Learning)发展的趋势；而依赖于自然语言分析的技术，则集中在模式标注、语义标注方法的应用和完善，并且表现出朝向基于 Ontology 的信息抽取 (OBIE) 方向演进的趋势。此外，为了降低构建 Ontology的成本，开发了一种利用简单自然语言来创建 Ontology的基于受控语言的信息抽取(CL IE)技术，该技术也得到了一定的关注。