28922.面向中文文本的空間方位關(guān)系抽取方法研究

1、南京師范大學(xué)博士學(xué)位論文面向中文文本的空間方位關(guān)系抽取方法研究姓名：蔣文明申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：盛業(yè)華閭國年20100515摘要方位關(guān)系抽取方法。首先使用BootStrapping迭代獲取空間詞匯，利用詞匯語義型詞典中概念相似度、相關(guān)度計算對空間詞匯進(jìn)行語義參數(shù)的設(shè)置；然后通過文本序列比對及模板聚類進(jìn)行空間方位關(guān)系實例模板的泛化，結(jié)合ANNIC輔助人工歸納抽取模板；最后，使用OntoGazetteer構(gòu)建

2、空間詞匯詞典，JAPE正則文法引擎編寫抽取模板，并通過擴(kuò)展匹配算法實現(xiàn)基于規(guī)則的空間方位關(guān)系抽取方法。實驗表明，使用不同詞性類型的空間詞匯同時作為種子詞，選擇豐富的特征向量，通過BootStrapping迭代方法獲取的新增空間詞匯的準(zhǔn)確率最高；使用詞匯語義型詞典中概念相似度、相關(guān)度計算，對空間詞匯語義參數(shù)的設(shè)置具有一定的效果，但由于其通用性，還需較多的人工修正；針對特定的空間方位關(guān)系描述文本，通過半自動的構(gòu)建空間詞匯知識庫以及適量的文法

3、規(guī)則，可取得較好的抽取效果。(4)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的空間方位關(guān)系抽取方法選用關(guān)系抽取中性能最佳的支持向量機(jī)進(jìn)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的空間方位關(guān)系抽取方法研究。首先，引入統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)方法，分析了其適用于空間方位關(guān)系抽取的兩個特性：結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則與使用核函數(shù)實現(xiàn)到高維特征空間的非線性映射。接著，討論了空間方位關(guān)系的實例化方法，特征向量構(gòu)建及抽取流程。實驗表明，基于支持向量機(jī)的抽取方法具有較好的發(fā)現(xiàn)性能，且不依賴于空間詞匯的識別，具有一定