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文檔簡介
1、目前,本體已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于語義網(wǎng)、問答系統(tǒng)、信息檢索、信息抽取和數(shù)字圖書館等領(lǐng)域。本體,尤其是領(lǐng)域本體的數(shù)量嚴(yán)重不足制約著相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。然而完全手工構(gòu)建本體,不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且更新緩慢。于是迫切需要自動(dòng)或半自動(dòng)構(gòu)建本體的方法。 鑒于已有的本體學(xué)習(xí)系統(tǒng)往往采用半自動(dòng)的方法,需要人類專家對(duì)學(xué)習(xí)得到的概念和關(guān)系進(jìn)行確認(rèn),而且處理的語言大多是西文。本文提出了一種可以處理中英文的無監(jiān)督的本體學(xué)習(xí)方法,從研究員頁面和數(shù)字圖書館的文檔中自動(dòng)
2、獲取領(lǐng)域的概念和概念之間關(guān)系,主要包括同義關(guān)系和上下位關(guān)系。并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可以處理中英文的領(lǐng)域本體學(xué)習(xí)工具DOLT( Domain Ontology Learning Tool),該工具主要包括語料庫構(gòu)建,術(shù)語學(xué)習(xí),關(guān)系學(xué)習(xí)和本體形式化四個(gè)部分。首先通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從數(shù)字化圖書館和Web頁面中檢索到相關(guān)領(lǐng)域的文檔;然后通過信息抽取和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)術(shù)語:接著利用概念語義距離和共現(xiàn)分析計(jì)算概念間的關(guān)聯(lián)度,再使用關(guān)聯(lián)規(guī)則和句法模式精煉相關(guān)關(guān)系
3、,過濾掉非分類關(guān)系,然后利用啟發(fā)式規(guī)則發(fā)現(xiàn)同義關(guān)系,接著通過概念聚類算法獲取上下位關(guān)系,形成一個(gè)概念的分類體系。最終的領(lǐng)域本體采用標(biāo)準(zhǔn)的本體語言描述的形式表示。 DOLT工具無須對(duì)語料庫進(jìn)行標(biāo)注,自動(dòng)構(gòu)建本體,省時(shí)省力,更新及時(shí);可以處理中英文,具有較好的實(shí)用性和可擴(kuò)展性。 本文最后提出一種改進(jìn)的本體評(píng)價(jià)方法,然后分別采用先驗(yàn)和后驗(yàn)評(píng)價(jià)對(duì)學(xué)習(xí)的效果進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DOLT的本體學(xué)習(xí)方法在查準(zhǔn)率和f1值方面有較明
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