Deeachain的博客

    人类社会是一个静态事物进行动态活动所创造形成的世界，人类的命题记忆是以“事件”为存储单位的，存储的是组成事件的概念及其之间的关系以及事件及其之间的关系，以事件作为知识的基本单元更能反映客观世界的知识，特别是知识的动态性，从认知心理学的角度来看，事件更符合人类的理解与思维习惯。知识库是机器实现认知智能的根本前提之一，如何让机器能够以一种更为接近于人脑知识结构体系的方式武装自己，是信息抽取以及知识工程领域一直致力攻克的方向。目前，以“事件”为核心开展信息抽取、语言

1.介绍基于规则的方法多采用语言学专家手工构造规则模板，选用特征包括统计信息、标点符号、关键字、指示词和方向词、位置词(如尾字)、中心词等方法，以模式和字符串相匹配为主要手段，这类系统大多依赖于知识库和词典的建立。基于规则和词典的方法是命名实体识别中最早使用的方法，一般而言，当提取的规则能比较精确地反映语言现象时，基于规则的方法性能要优于基于统计的方法。但是这些规则往往依赖于具体语言、领域和文本风格，编制过程耗时且难以涵盖所有的语言现象，特别容易产生错误，系统可移植性不好，对于不同的系统需要语言学专家重新