本文選題：領域本體 + 主題詞表　； 參考：《情報學報》2017年07期

【摘要】：在進行大規(guī)模領域本體的構(gòu)建時,基于手工方式的構(gòu)建模式效率較低并且可行性較差。為了解決大規(guī)模領域本體的自動化構(gòu)建問題,提出了一種領域主題詞表與網(wǎng)絡百科知識庫相融合的兩階段領域本體自動化構(gòu)建方案。第一階段,進行主題詞表至本體的粗映射,形成領域粗糙本體;第二階段,采用改進的同義詞詞林與編輯距離相似度相結(jié)合的方式對百科知識與粗糙本體進行自動融合、自適應調(diào)整和擴充,形成含有豐富語義信息的、良構(gòu)的領域本體。基于兩階段方法自動化地構(gòu)建了大規(guī)模中國電子政務領域本體(Chinese E-Gov Ontology),從而驗證該方法的可行性和有效性。
[Abstract]:In the construction of large-scale domain ontology, the construction pattern based on manual approach is less efficient and less feasible. In order to solve the problem of automatic construction of large-scale domain ontology, a two-stage automatic construction scheme of domain ontology is proposed, which combines domain subject list with network encyclopedia knowledge base. In the first stage, the rough mapping from the subject list to the ontology is carried out to form the domain rough ontology. In the second stage, the improved synonym forest is combined with the editing distance similarity to automatically fuse the knowledge of encyclopedia and rough ontology. Adaptive adjustment and expansion to form a well-structured domain ontology with rich semantic information. Based on the two-stage method, a large scale Chinese E-Gov ontology in the field of e-government in China is constructed automatically, which verifies the feasibility and effectiveness of the method.
【作者單位】： 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學信息學院;
【基金】：國家社會科學基金青年項目“網(wǎng)游沉溺機制研究”(13CXW057)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1947759