【摘 要】
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针对现有互联网信息抽取技术存在准确率不高、覆盖率低、人工干预多等诸多缺陷，提出了一种新的互联网药品信息抽取算法，通过引入语义技术构建三维语义词典，屏蔽不同药品信息网页
【基金项目】
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国家科技支撑项目(2006BAH02A05-06);国家自然科学基金(60903078,60973025)
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针对现有互联网信息抽取技术存在准确率不高、覆盖率低、人工干预多等诸多缺陷，提出了一种新的互联网药品信息抽取算法，通过引入语义技术构建三维语义词典，屏蔽不同药品信息网页在内容和结构上的异构性，同时利用所需抽取的目标药品属性信息具有一定聚集度的特征，基于信息熵的理论设计出对目标信息智能定位和抽取的方法。实验证明该算法既能降低人工干预，又具备较高的准确率和召回率。应用该算法能实时自动全面准确地获取互联网药品信息，为政府药监部门提供丰富的监管依据，对规范医药电子商务市场，保证人们的用药安全具有重要的现实意义。
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