基于本體的船舶領域知識獲取研究.pdf

1、知識獲取作為知識庫構建中的三大關鍵技術之一，同時也是知識庫構建的瓶頸問題，其技術的優(yōu)劣直接影響著知識庫的推廣與應用。傳統(tǒng)的知識獲取大多靠手動完成，效率低下，已無法滿足當前對海量信息處理的要求，所以自動或半自動地進行知識獲取是目前知識工程領域里的一個研究熱點。此外，如何進行知識的表示，以提高知識的利用效率是知識庫構建過程中的另一關鍵問題。本體知識表示法是當前最為流行的一種知識表示方法，即將知識表示成本體的形式，這可以提高知識的明確性，減少

2、在知識獲取中的分析代價。
　　 本文在研究了現(xiàn)有的知識獲取方法的基礎上，面向船舶領域，將本體理論與知識獲取理論相結合，提出了基于本體的船舶領域知識獲取框架，該框架中包含了4個基本模塊：船舶種子本體引入、文本預處理、船舶知識獲取和船舶本體完善。船舶種子本體引入模塊的任務是從《交通漢語主題詞表》和《中國分類主題詞表》這兩個主題詞表中提取出船舶領域的核心概念及關系,并構建一個船舶種子本體；文本預處理模塊主要是對抓取的船舶領域中文網頁進

3、行解析、中文分詞等處理，進而生成概念詞集；船舶知識獲取模塊主要完成種子本體的解析、概念匹配和本體編輯工作，在概念匹配子模塊中引入了基于知網的語義相似度算法，并對其中的義原相似度算法做了改進；船舶本體完善模塊的任務是對擴充后的種子本體進行簡單推理和評價，使獲得的船舶本體知識更加科學合理。最后，設計并實現(xiàn)了基于本體的船舶領域知識獲取原型系統(tǒng)，并通過實驗驗證了其技術可行性。
　　 本文用本體表示船舶領域知識進而實現(xiàn)知識的半自動獲取，該