發(fā)布時(shí)間：2019-07-10 19:14

【摘要】：本文介紹了當(dāng)前基于文本的本體學(xué)習(xí)主要方法,在種子概念的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種基于文本的本體學(xué)習(xí)方法,同時(shí)分析了術(shù)語(yǔ)獲取、概念分類、關(guān)系獲取等基于文本的本體學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,借助種子概念能夠從純文本中抽取概念,對(duì)概念進(jìn)行分類,為本體開發(fā)提供基礎(chǔ)。
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a b c d e候選集中的概念773 382 833 921 836詞典中已有的概念15 0 5 1 3獲取的新概念78 62 58 60 37　　Moldovan的方法實(shí)質(zhì)上是一種有指導(dǎo)的學(xué)習(xí),通過種子概念大大提高了概念獲取的效率和領(lǐng)域相關(guān)性,而且種子概念能夠作為概念分類的依據(jù)。例如對(duì)于(word,seed)類型的術(shù)語(yǔ),可直接將其作為種子概念seed的下位詞。如mortgage_ interest_ rate和interest_ rate,可以得出如下的關(guān)系: is2a (mortgage interest rate, interestrate);表示mortgage_ interest_ rate是interest rate的一種。2·2　種子概念在本體學(xué)習(xí)中的作用從Moldovan的方法可以看出,通過種子概念可以獲取大量領(lǐng)域概念,并對(duì)概念進(jìn)行分類,而概念和概念分類正是本體的核心,因此,可以將種子概念引入基于文本的本體學(xué)習(xí)方法,并有如下優(yōu)點(diǎn):1)可以事先選取種子概念,并圍繞種子概念構(gòu)建語(yǔ)料庫(kù),降低語(yǔ)料選取偏差對(duì)本體學(xué)習(xí)結(jié)果的影響。
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本方法的目標(biāo)是以文本語(yǔ)料作為輸入,通過概念獲取、概念分類以及關(guān)系獲取,最終得到概念和概念的分類,以及概念之間的關(guān)系。本方法的基本原理見圖2。圖2基于文本的本體學(xué)習(xí)方法基本原理從圖2可以看出,本文設(shè)計(jì)的基于文本的本體學(xué)習(xí)方法的基本步驟包括:文本預(yù)處理;輸入種子概念;術(shù)語(yǔ)抽取;概念分類;關(guān)系抽取。3·2　文本預(yù)處理對(duì)語(yǔ)料庫(kù)中的文本進(jìn)行切詞和詞性標(biāo)注等淺加工,可以利用一些現(xiàn)有的工具,如中國(guó)科學(xué)院的詞法分析器IC2TCLAS等。3·3　輸入種子概念用戶可以根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)和語(yǔ)料信息選取領(lǐng)域內(nèi)比較重要的詞作為種子概念。選定種子概念后,抽取出種子概念出現(xiàn)時(shí)的上下文。種子概念在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)多少次,就對(duì)應(yīng)有多少條語(yǔ)料片斷被抽出。例如用戶輸入的種子詞為“電視機(jī)”,語(yǔ)料庫(kù)中有句子:“反映了當(dāng)前背投彩色電視機(jī)技術(shù)的最新發(fā)展水平”,則從中抽取出“電視機(jī)”的前后相鄰的詞
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所 中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所
【分類號(hào)】：G420

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 梁e，

本文編號(hào)：2512825