摘要：【目的】降低中文物种描述文本语义标注的学习成本。【方法】设计基于Bootstrapping的弱监督学习方法，以少量数据为基础，迭代执行学习和标注过程。在迭代过程中，利用置信度最高的标注数据扩充知识库，提升标注能力。【结果】运用15041条数据测试算法效率，F-value的平均值达到0．9112。【局限】对过于稀疏的数据，标注效率相对较低。【结论】本研究设计的方法不仅有效降低系统学习对训练数据规模的要求，而且可提高标注效率。

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