基于語義文法的屬性知識獲取.pdf

1、知識獲取被認為是知識工程乃至人工智能的瓶頸。概念的屬性和屬性值獲取又是文本知識獲取領域的一個重要分支。概念作為一種特殊的術(shù)語，包含了一定的語義，但概念本身直接表達語義的能力比較弱，要實現(xiàn)對概念語義的解釋和表述，就必須借助其他類型的知識，通過深層次地刻畫其蘊涵的知識，使得概念的語義更加明晰。概念的屬性就是實現(xiàn)該功能的知識。
　　屬性是對概念最本質(zhì)的特征或性質(zhì)的一種描述，有助于進一步鑒別概念和描述概念。因此，在知識獲取領域中，概念的屬

2、性和屬性值獲取有著重要的地位和作用。
　　在概念的屬性和屬性值獲取方面，科學工作者開展了大量的研究。但是，現(xiàn)有的研究方法中沒有考慮屬性值成立的條件、隱式屬性、以及函數(shù)屬性，對獲取的屬性知識也沒有結(jié)構(gòu)化的表示形式。另外，已有的研究結(jié)果的數(shù)量有限，只偏重一些常見的屬性，忽略了真實屬性空間的龐大和多樣性。
　　針對已有研究工作的不足，本文提出一種基于語義文法獲取屬性知識的方法。主要工作包括：
　　(1)構(gòu)造出一種獲取屬性知識

3、的屬性語義文法
　　屬性文法的設計對研究屬性知識文本至關(guān)重要。首先通過大量的語料標注，抽取出包含屬性知識的文本，分析發(fā)現(xiàn)屬性知識表達的規(guī)律和模式，設計出與之相適應的屬性語義文法，構(gòu)建出一個支持獲取屬性知識的文法模式庫。模式庫中的文法可以匹配包含屬性知識的語句。
　　(2)獲取結(jié)構(gòu)化的屬性知識
　　利用解析器EKEL和屬性語義文法對文本語料進行匹配，得到語義生成樹。再根據(jù)文法對應的謂詞形式從生成樹中抽取出相應的屬性知識，