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文檔簡介
1、長期以來,電子郵件作為當下常用的通訊手段,已經(jīng)成為航運業(yè)業(yè)務(wù)往來的重要載體之一。但是,目前航運業(yè)內(nèi)主要還是通過人工讀取郵件的方式來獲取信息。通過調(diào)查,中小規(guī)模的遠洋運輸企業(yè)業(yè)務(wù)員日均郵件處理量可以達到300-400封,大型的遠洋運輸企業(yè)業(yè)務(wù)員的工作負擔就更難以想象。面對如此龐大的郵件數(shù)量,人工處理方式不但效率低下,而且容易出現(xiàn)遺漏、錯看等失誤,因此,需要利用信息抽取技術(shù),將同類業(yè)務(wù)郵件中的核心信息抽取出來,自動化地形成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表,這樣不
2、僅可以在很大程度上降低手工工作量,還可以在抽取的信息上添加約束條件,以便根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)的要求來過濾郵件。此外,航運業(yè)務(wù)郵件的類別包括報還盤郵件、合同郵件、船舶跟蹤?quán)]件、貨物動態(tài)郵件、航次郵件等等。其中,貨物動態(tài)郵件,即供貨方提供給遠洋運輸公司的關(guān)于運貨信息的業(yè)務(wù)郵件,它數(shù)量較大,內(nèi)容也較復雜,因此本文選擇貨物動態(tài)郵件作為研究對象。
針對這一研究背景,本文提出了基于GATE的貨物動態(tài)郵件信息抽取方法與應(yīng)用研究,即采用基于規(guī)則的信息
3、抽取技術(shù),以及GATE文本工程通用體系框架作為論文研究的技術(shù)依據(jù)和開發(fā)平臺。論文首先針對與研究命題相關(guān)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行研究,包括基于規(guī)則的信息抽取技術(shù)的研究現(xiàn)狀、信息抽取系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀、信息抽取技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀以及抽取規(guī)則評價方法的研究現(xiàn)狀等;接著,對相關(guān)基礎(chǔ)理論進行概述,包括GATE平臺介紹、規(guī)則學習算法設(shè)計以及JAPE規(guī)則定義語言的介紹。然后,基于GATE平臺提供的開發(fā)組件,重點研究了抽取規(guī)則的機器學習算法和規(guī)則評價的改進方法。最
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