開放域知識網絡中基于隨機游走的語義線索發(fā)現研究.pdf

1、開放域知識網絡為人們提供了數量豐富、結構互聯、利于查詢的知識基礎，其正逐漸成為支撐智能信息時代發(fā)展的重要基礎。人們可以通過大規(guī)模知識實現更為準確的語義解析和理解，也將成為語義分析領域全新途徑之一。然而，開放域知識網絡中蘊含的海量知識以及大規(guī)模、復雜化的知識鏈接關系，導致從海量知識中實現精準語義分析存在諸多瓶頸問題。
　　目前，語義分析領域的研究取得較大進展，已有多種性能優(yōu)良的語義關聯度計算方法。但是，仍然存在以下難題：首先結構良好

2、的知識網絡無法得到有效組織，知識之間雜亂冗余的關聯關系為精確的語義分析帶來了很大的困難；其次，如何從大規(guī)模知識網絡中實現高強度語義關聯線索發(fā)現，必須得到解決；最后，如何從高關聯語義線索中挖掘特定線索發(fā)現，尚未得到充分考慮。
　　本文的主要工作包括：1）本文首先簡要分析了開放域知識網絡、語義詞典、語料庫等背景知識庫的特性，從知識覆蓋度、未來發(fā)展等角度剖析開放域知識網絡相較語義詞典、大規(guī)模語料庫等傳統背景知識庫在語義分析應用上的優(yōu)勢，

3、為概念網絡的構建作準備；2)以此為依據，構建了一個名為概念網絡的帶權網絡結構模型，根據知識網絡的結構信息和文本數據來確定其上邊的權值；3)針對事物間關聯形式挖掘手段缺乏的問題，提出吸收蟻群算法的信息素策略，在概念網絡上進行隨機游走，通過對收斂狀態(tài)下的信息素分布信息進行分析，完成語義關聯度的計算，同時實現語義線索發(fā)現的方法（Pheromone and Random Walk Based Semantic Analysis）。
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