領(lǐng)域本體概念及概念間關(guān)系學(xué)習(xí)算法研究.pdf

1、本體,按照Gruber的說法,是概念模型的明確的規(guī)范說明。它作為人們對領(lǐng)域知識的共同認識和理解,可以用來模擬人類所擁有的知識網(wǎng)絡(luò)。由于本體對于知識模擬的先進性,其可以用在各種語義處理及語義理解的場合,如信息檢索、語義網(wǎng)、知識工程等。目前,如何構(gòu)建一個實用性的本體,已經(jīng)成為了研究熱點。
　　手工構(gòu)建本體費時費力,不利于本體的大規(guī)模應(yīng)用以及本體知識的動態(tài)更新。于是,如何提高本體構(gòu)建的自動性,就成為本體構(gòu)建研究的重中之重。本體學(xué)習(xí)利用機

2、器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等各領(lǐng)域方法技術(shù),旨在解決本體自動或半自動構(gòu)建問題,本文所有研究內(nèi)容就是圍繞本體學(xué)習(xí)的方法技術(shù)展開的。文中提出了一系列本體概念及關(guān)系學(xué)習(xí)方法,構(gòu)成了一個完整的本體學(xué)習(xí)流程。在領(lǐng)域概念學(xué)習(xí)上,首先使用雙層tfidf方法學(xué)習(xí)領(lǐng)域簡單概念;然后使用規(guī)則匹配和串頻統(tǒng)計學(xué)習(xí)領(lǐng)域復(fù)合概念;最后使用上下文依賴對學(xué)習(xí)到的領(lǐng)域概念作最后篩選,提高學(xué)習(xí)的準確率。在關(guān)系學(xué)習(xí)方面,首先將學(xué)習(xí)到的領(lǐng)域概念使用廣義后綴樹方法來初步構(gòu)造

3、概念之間的層次結(jié)構(gòu),接著通過維基百科鏈接圖和層次聚類結(jié)合使用,輔助完善該層次結(jié)構(gòu);然后通過維基百科分類名和信息盒來學(xué)習(xí)領(lǐng)域概念間任意關(guān)系,并通過模板匹配方法對這些關(guān)系類型進行擴充。
　　通過使用這一系列方法技術(shù),本文完成了一個本體學(xué)習(xí)原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)中各模塊既能獨立用于單個本體學(xué)習(xí)任務(wù),又能結(jié)合使用來完成整個本體學(xué)習(xí)任務(wù)。實驗表明,該系統(tǒng)不僅充分利用了維基百科的結(jié)構(gòu)性和知識性,又能保證所學(xué)本體的規(guī)模和時效性,能有效進行中文本體學(xué)習(xí)