本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)熱門話題的“特征詞條本體”自動(dòng)構(gòu)建與進(jìn)化研究　出處：《現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)》2016年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：【目的】設(shè)計(jì)一種"特征詞條本體"的自動(dòng)構(gòu)建及進(jìn)化算法。【應(yīng)用背景】熱門話題產(chǎn)生的時(shí)間和話題演化往往是快速的,且涉及領(lǐng)域廣泛,而現(xiàn)有的本體自動(dòng)構(gòu)建研究局限于具體領(lǐng)域的知識表達(dá),無法有效地對這種動(dòng)態(tài)熱門話題進(jìn)行本體語義支持,也不能進(jìn)行有效跟蹤與優(yōu)化。【方法】通過對熱門話題中關(guān)鍵事件的內(nèi)容分析并由特征詞組合而成的"特征詞條本體"來描述熱門話題的方法,設(shè)計(jì)一種快速自動(dòng)生成"特征詞條本體"的算法;在初始本體指導(dǎo)下,利用話題跟蹤結(jié)果進(jìn)行"特征詞條本體"進(jìn)化算法的設(shè)計(jì),以滿足不斷更新的話題語義表述需求�！窘Y(jié)果】針對熱門話題"魏則西百度推廣事件",使用爬蟲工具采集11 174條新浪微博作為語料庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn),抽取生成擁有7 421個(gè)特征詞條、39個(gè)特征詞節(jié)點(diǎn)、781個(gè)特征詞關(guān)系的初始本體,基于話題跟蹤結(jié)果進(jìn)化為擁有24 564個(gè)特征詞條,67個(gè)特征詞節(jié)點(diǎn),1 818個(gè)特征詞關(guān)系的進(jìn)化本體,其漏報(bào)率、誤報(bào)率、損耗代價(jià)分別為0.1261,0.0964,0.5985,優(yōu)于TF-IDF算法�！窘Y(jié)論】"特征詞條本體"的表述方式明顯比單個(gè)詞匯的本體表述準(zhǔn)確率高,且語義相似度更容易計(jì)算,比較符合動(dòng)態(tài)熱門話題的快速語義處理。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于演化本體的網(wǎng)絡(luò)輿情自適應(yīng)話題跟蹤方法研究”(項(xiàng)目編號:71373123) 江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“基于超網(wǎng)絡(luò)的江蘇教育微博輿情多元意見演化模型及應(yīng)用研究”(項(xiàng)目編號:2015ZDIXM007) 高校重大項(xiàng)目培育基金“基于‘模型 數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)’的復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)行為大數(shù)據(jù)分析方法研究”(項(xiàng)目編號:NP201630X)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言 隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的爆炸,海量文本的語義識別與表達(dá)成為主要難點(diǎn)。本體作為表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界知識的重要方法得到研究者的極大關(guān)注[1]。本體被引入計(jì)算機(jī)科學(xué)中作為知識表示的方法并被廣泛使用,包括:知識工程、智能信息處理、軟件工程、自然語言處理等諸多領(lǐng)域,并將成為語義網(wǎng)

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1 翟東海;杜佳;崔靜靜;聶洪玉;;基于雙粒度模型的中文情感特征詞提取研究[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年03期

2 李德容;干靜;張s，

本文編號：1313088