[发明专利]从半结构化的文本学习事实

摘要

本发明描述了一种用于从半结构化的文本学习或者引导事实的方法和系统。以与对象相关联的种子事实集开始，识别与所述对象相关联的文档。查看所识别的文档以确定是否每个至少具有第一预定数量的种子事实。如果文档至少具有第一预定数量的种子事实，则识别与所述种子事实相关联的上下文模式，并且识别与所述上下文模式匹配的、在文档中的其它内容实例。如果所述文档包括与所述上下文模式匹配的、至少第二预定数量的其它内容实例，则可以从所述其它实例提取事实。

主权项

1.一种学习事实的方法，包括：访问具有名称和一个或多个种子属性值对的对象；识别与所述对象名称相关联的一组文档，在所述组中的每个文档具有所述对象的至少第一预定数量的独立种子属性值对；对于在所识别的组中的每个文档：在所述文档中识别与在所述文档中的相应种子属性值对相关联的上下文模式；确认所述文档包括至少第二预定数量的与所述上下文模式匹配的附加内容实例；并且，当所述确认成功时，从匹配所述上下文模式的相应内容实例提取属性值对，并且将所提取的属性值对合并到所述对象中。