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1、知識(shí)獲取被認(rèn)為是知識(shí)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(shí)獲取領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。概念作為一種特殊的術(shù)語(yǔ),包含了一定的語(yǔ)義,但概念本身直接表達(dá)語(yǔ)義的能力比較弱,要實(shí)現(xiàn)對(duì)概念語(yǔ)義的解釋和表述,就必須借助其他類型的知識(shí),通過(guò)深層次地刻畫其蘊(yùn)涵的知識(shí),使得概念的語(yǔ)義更加明晰。概念的屬性就是實(shí)現(xiàn)該功能的知識(shí)。
屬性是對(duì)概念最本質(zhì)的特征或性質(zhì)的一種描述,有助于進(jìn)一步鑒別概念和描述概念。因此,在知識(shí)獲取領(lǐng)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(xué)工作者開展了大量的研究。但是,現(xiàn)有的研究方法中沒(méi)有考慮屬性值成立的條件、隱式屬性、以及函數(shù)屬性,對(duì)獲取的屬性知識(shí)也沒(méi)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(shí)屬性空間的龐大和多樣性。
針對(duì)已有研究工作的不足,本文提出一種基于語(yǔ)義文法獲取屬性知識(shí)的方法。主要工作包括:
(1)構(gòu)造出一種獲取屬性知識(shí)
3、的屬性語(yǔ)義文法
屬性文法的設(shè)計(jì)對(duì)研究屬性知識(shí)文本至關(guān)重要。首先通過(guò)大量的語(yǔ)料標(biāo)注,抽取出包含屬性知識(shí)的文本,分析發(fā)現(xiàn)屬性知識(shí)表達(dá)的規(guī)律和模式,設(shè)計(jì)出與之相適應(yīng)的屬性語(yǔ)義文法,構(gòu)建出一個(gè)支持獲取屬性知識(shí)的文法模式庫(kù)。模式庫(kù)中的文法可以匹配包含屬性知識(shí)的語(yǔ)句。
(2)獲取結(jié)構(gòu)化的屬性知識(shí)
利用解析器EKEL和屬性語(yǔ)義文法對(duì)文本語(yǔ)料進(jìn)行匹配,得到語(yǔ)義生成樹。再根據(jù)文法對(duì)應(yīng)的謂詞形式從生成樹中抽取出相應(yīng)的屬性知識(shí),
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