基于社会网络领域本体的社会关系抽取研究
互联网的飞速发展将不同的人物、机构通过大量的信息集结在一起，构成了一个庞大的社会网络。在这个网络中，人物、机构（组织）等作为命名实体处于节点位置，而它们之间的连线则是这些实体间所存在的各种社会关联。2009年7月中国互联网络信息中心公布了第24次中国互联网发展统计调查报告，报告显示：截至2009年7月，Google所能索引的网页数量已经超过1万亿，而这仅仅是整个Web的一部分。在信息量如此丰富的今天，人们早已产生了阅读疲劳，搜索引擎返回了过多的结果却依旧很难找到有用的信息。例如，想要了解“阿里巴巴的总裁马云，在汶川地震中有哪些救灾举措”，我们以“马云 汶川”为关键词，在百度上检索得相关网页171000篇，若以“马云 汶川 救灾”为关键词，在百度上返回的相关网页依然有56200篇之多，要想从中提炼出有价值的信息非常困难。然而，倘若能将检索结果进行有效过滤，只抽取出人们所需要的关键信息，则将会大大提高人们获取信息的效率，从而带来的社会价值及商业价值都将不可估量。
因此，本论文首先构建了一个面向社会网络领域的社会关系本体，再从包含命名实体的短句中抽取出相应的词语，作为实体间的关系描述，最终得到（实体 关系 实体）的三元组。
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