中文領域本體構(gòu)建方法研究.pdf

1、隨著領域本體的作用受到越來越多的領域的認可,本體技術在知識管理和語義網(wǎng)中扮演著愈加重要的角色,但是領域本體真正被運用到實際應用領域還有幾個問題需要克服。其中一個關鍵問題就是概念、關系識別,尤其在大型復雜的應用領域,概念及關系的識別變得更加耗時耗力,而且由于不同的人對概念的理解不同使得對概念的定義引起一定的爭議。為了減少本體構(gòu)建的耗費,各界提出了領域本體自動、半自動構(gòu)建,主要是利用機器學習技術、統(tǒng)計方法或是自然語言處理技術從相關的數(shù)據(jù)源中

2、自動、半自動的進行概念、關系抽取,從而完成領域本體的自動、半自動構(gòu)建。
　　通過參考相關敘詞表和領域文檔,提出一種運用相關技術進行概念、概念間關系抽取來完成航空領域本體的半自動構(gòu)建機制。實現(xiàn)自動化本體構(gòu)建的關鍵技術包括概念的抽取、概念間等級關系及非等級關系的抽取方法在文中都有涉及。概念的獲取,主要參考相關的敘詞表獲得核心概念集合。關于概念間等級關系的獲取,主要基于現(xiàn)有領域相關敘詞表的分類體系作為基礎,參考敘詞表并利用改進的層次聚類

3、算法提取概念間的等級關系,對原有等級分類體系進行豐富擴充。概念間非等級關系的獲取,采用關聯(lián)規(guī)則和模板相結(jié)合的方法提取非等級關系,利用支持度、置信度等度量,對經(jīng)過分詞、文檔向量提取的文檔獲取相關概念,利用漢語句法特點和制定好的規(guī)則模板,獲取概念關系。這樣不單減少統(tǒng)計方法缺乏語義邏輯的不足,也降低了概念間語義關系過分依賴語言處理的弊端。
　　最后通過Jena的API對提取的概念關系進行本體結(jié)構(gòu)化等各項操作生成OWL本體,并使用斯坦福大