雙語開放鏈接模式的匹配技術研究.pdf

1、模式信息在語義網領域一直扮演著十分重要的角色，在單語言環(huán)境中，模式信息已經獲得了廣泛的研究和應用。然而，跨語言的模式信息鏈接雖然也能夠在很多場景中獲得應用，但對它的研究依舊顯得不足，而且現有的跨語言信息匹配技術很難直接用于它的構建。
　　基于以上現狀，本文對雙語開放鏈接模式的匹配技術進行了研究。具體來說，主要包含以下三點內容:
　　1.研究雙語類別之間相似度的評價方法。這是整個匹配問題的基礎，本文提出了基于字典的相似度，基于

2、結構的相似度，基于屬性的相似度和基于實例的相似度四類方法。其中基于字典的方法解決了匹配的語言障礙，其他三類方法利用不同的類別描述信息從不同的維度對類別間的相似度進行了評價。
　　2.研究基于機器學習的類別之間匹配的判定算法。本文嘗試了邏輯斯諦回歸，決策樹，多層感知機三種機器學習的模型來綜合上面所述的各種相似度評價方法，并對不同的模型進行了對比分析。
　　3.研究匹配結果的評價方法。由于缺少黃金準則，對結果的評價是一個難點。最

3、終本文采用了隨機抽樣加人工投票的方式對匹配結果進行了準確度分析，還將本算法與其他算法進行了對比實驗，分析了準確度與覆蓋度。
　　總體來說本文提出了一個雙語開放鏈接模式的匹配算法，其中基于屬性和基于實例的相似度評價方法對實例信息的利用深入到了“屬性”與“屬性值”兩個更細的粒度，使得雙語信息匹配環(huán)境中實例的重合程度較低的問題得到了解決，這是本文的主要創(chuàng)新點。
　　除了對匹配算法本身的研究之外，本文還對包括模式信息獲取，構建和匹配