基于關聯(lián)規(guī)則的領域本體概念提取技術研究.pdf

1、語義網(wǎng)作為一種可以建立在理解的基礎上進行人與機器智能交互的網(wǎng)絡，能夠?qū)崿F(xiàn)從“內(nèi)容匹配”到“機器理解”的跨越，已成為人們未來設想和期望的網(wǎng)絡。本體作為一種描述語義和知識的概念模型，是實現(xiàn)語義網(wǎng)信息智能交互的重要媒介和核心組成部分。目前，本體已經(jīng)在一些特定領域中得到了廣泛應用，例如知識工程、語義檢索等領域，但本體的構建工程量非常巨大，而且主要依靠手工完成，所以非常消耗資源。因此，需要一種本體學習的方法來智能或半智能的方式創(chuàng)建一個新的本體或者

2、基于現(xiàn)有本體進行擴展，以提高構建本體的效率以及構建本體的智能程度，減少人工的參與和本體構建的工程量，同時還可以減少人工在本體構建過程中出現(xiàn)的主觀問題。
　　領域本體學習中，領域本體概念的提取非常關鍵，因為領域本體概念間的關系對本體概念具有依賴性，所以本體概念間關系提取的準確率和完備性很大程度上取決于領域本體概念的準確率和完備性。為了提高領域本體概念的提取質(zhì)量，本文將關聯(lián)規(guī)則和語義規(guī)則引入本體領域概念提取中。本文研究的主要內(nèi)容如下:

3、候選領域本體概念的提取。由于領域本體概念主要由名詞和名詞性短語構成，利用分詞系統(tǒng)對語料進行處理處理過程中，只提取具有能構成名詞、名詞性短語詞性的詞作為候選本體概念。同時用物理關系位圖記錄分詞后的候選本體概念之間的物理相鄰關系，以應用于關聯(lián)規(guī)則的頻繁項挖掘技術。
　　提出領域隸屬度的概念，并對其形式化定義和計算模型的構建。通過計算術語之間的關系構建概念關系矩陣，然后基于概念關系矩陣通過術語在研究領域中的深度和廣度值，定量分析術語與領

4、域的隸屬程度，即進行領域隸屬度檢查。
　　制定語義規(guī)則?；谇叭藢h語的研究成果和現(xiàn)有漢語處理工具對詞性進行標注，然后結合自然語言的句法、詞法規(guī)則和分詞系統(tǒng)的內(nèi)在特性，對名詞和名詞性短語結構進行分析和提煉，制定語義規(guī)則。
　　領域本體概念的生成。候選領域本體概念集是一個粗糙的本體概念集合，為了得到高準確率和高完備性的領域本體概念集合，需要對候選本體概念集進一步優(yōu)化。利用相關性和一致性檢查技術過濾領域無關術語和領域通用術語;通