基于规则模式的科技情报关键信息自动抽取算法

摘要

非结构化、多模态的科技文本已成为情报分析与知识发现的主要挑战，科技情报以海量非结构化文本形式涌现，带来了信息过载、关键信息难以快速定位等问题，导致信息理解困难，利用率低下。为此，研究一种基于规则模式的科技情报关键信息自动抽取算法。该算法对原始科技情报文本进行分词与停用词去除等预处理，以规范文本结构、降低噪声；通过基于特征权重的关联规则挖掘方法，从预处理后的文本中提取出反映关键信息结构的规则模式，构建规则库；设计规则匹配机制，将待抽取文本与规则库进行多轮匹配，实现对科技情报中关键信息的自动抽取。实验选取多领域科技情报简报作为测试数据，结果显示，所研究算法的折扣累计增益更大，表明其在关键信息抽取的准确性与相关性方面表现更优，验证了该算法在提升科技情报分析效率与自动化水平方面的有效性与实用性。

关键词

数据挖掘 / 规则模式 / 科技情报 / 关键信息 / 自动抽取算法