基于Bootstrapping的本體標(biāo)注方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，web資源呈現(xiàn)出高速增長(zhǎng)，但目前互聯(lián)網(wǎng)中的信息處理自動(dòng)化低，信息之間關(guān)聯(lián)性差，即使借助功能強(qiáng)大的搜索引擎，由于冗余信息過(guò)多，也無(wú)法快速準(zhǔn)確地從web資源中獲得有效信息。為了解決這樣的問(wèn)題，Web創(chuàng)始人Tim Berners-Lee于1998年提出了語(yǔ)義Web的概念，它在現(xiàn)有Web基礎(chǔ)之上新增了擴(kuò)展層，并在這層上對(duì)Web信息進(jìn)行形式化的描述。因此通過(guò)本體詞匯標(biāo)注Web資源，將Web上資源的狀態(tài)從機(jī)器可讀提高到機(jī)器可理解的

2、程度，并以此為基礎(chǔ)發(fā)展語(yǔ)義Web是高效獲取Web信息的解決之道。
　　 現(xiàn)有的大部分標(biāo)注方法自動(dòng)化程度低，適應(yīng)性較差，效率低下。本文對(duì)本體標(biāo)注方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，探索出了一種基于Bootstrapping的本體標(biāo)注新方法。先對(duì)給定的本體進(jìn)行解析，生成規(guī)則文件，然后通過(guò)文本分類(lèi)篩選出領(lǐng)域文檔。之后，采用Bootstrapping的方法進(jìn)行信息標(biāo)注抽取和Ontology推理，幾次循環(huán)之后，只利用少量的訓(xùn)練文本就能達(dá)到較好的標(biāo)注效果

3、。本文主要工作如下：
　　 ①提出了一種新的基于Bootstrapping和貝葉斯算法的文本分類(lèi)自動(dòng)學(xué)習(xí)算法。由于待標(biāo)注文本往往復(fù)雜多樣，若直接進(jìn)行信息標(biāo)注、抽取，工作量巨大且標(biāo)注錯(cuò)誤率高。因此，在標(biāo)注之前，需要先進(jìn)行文本分類(lèi)，抽取出與領(lǐng)域Ontology相關(guān)的文檔。為了使分類(lèi)器能夠在小樣本情況下對(duì)文本進(jìn)行正確的分類(lèi)和標(biāo)注，本文提出了一種新的基于Bootstrapping和貝葉斯算法的文本分類(lèi)自動(dòng)學(xué)習(xí)算法，該算法只需少量的訓(xùn)練

4、樣本作為種子集，來(lái)訓(xùn)練分類(lèi)器，然后從分類(lèi)的結(jié)果中挑選出部分置信度最高的文本加入到種子集中，作為新一輪的訓(xùn)練樣本，重復(fù)訓(xùn)練直到結(jié)束。這樣，只通過(guò)少量訓(xùn)練樣本就能達(dá)到大量訓(xùn)練樣本訓(xùn)練的結(jié)果。
　　 ②提出了一種利用Bootstrapping和規(guī)則對(duì)文本集進(jìn)行標(biāo)注的方法。首先，根據(jù)規(guī)則文件對(duì)文本集進(jìn)行初始標(biāo)注，得到標(biāo)注好的文本集。然后，利用實(shí)例的上下文關(guān)系，借鑒WHISK算法對(duì)抽取規(guī)則進(jìn)行歸納，生成新的規(guī)則文件，標(biāo)注新詞匯。接著，抽

5、取標(biāo)注過(guò)的信息，填充到本體文件中。最后，借助于Ontology推理機(jī)，推理本體文件，去除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并修剪錯(cuò)誤的規(guī)則，經(jīng)過(guò)多次迭代，從而使模型能達(dá)到自動(dòng)抽取新實(shí)例，豐富、完善本體的目的。待迭代完成后，得到標(biāo)注好的文本集合和豐富的本體庫(kù)。
　　 ③提出了一種基于Bootstrapping的本體標(biāo)注方法。該方法將領(lǐng)域文本的分類(lèi)和標(biāo)注結(jié)合成為一個(gè)整體模型，模型每次迭代后擴(kuò)充的本體庫(kù)使得分類(lèi)器得以繼續(xù)進(jìn)行，而由分類(lèi)產(chǎn)生的未標(biāo)注領(lǐng)域文檔又