【摘要】：本體學習是一種本體的自動構(gòu)建或?qū)ΜF(xiàn)有本體自動更新的方法,隨著跨媒體信息時代的到來,互聯(lián)網(wǎng)信息的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)日趨復雜,使得領(lǐng)域本體的構(gòu)建與自動更新成為新的研究熱點。本文在分析跨媒體信息特征及民航突發(fā)事件應急管理領(lǐng)域本體應用特點的基礎(chǔ)上,引入隱狄利克雷(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主題模型,圍繞領(lǐng)域本體學習方法及應用進行了相關(guān)的研究。在深入分析跨媒體信息結(jié)構(gòu)、領(lǐng)域本體特點和本體學習方法等相關(guān)理論及應用的基礎(chǔ)上,提出了一種基于LDA的領(lǐng)域本體學習方法,給出了方法的體系框架。利用自然語言處理方法獲取領(lǐng)域本體概念相關(guān)的候選術(shù)語集,設計了領(lǐng)域本體的LDA主題模型,通過吉布斯采樣進行了LDA模型訓練與主題推斷,完成了領(lǐng)域本體核心概念的相關(guān)術(shù)語自動提取。結(jié)合領(lǐng)域本體概念相關(guān)術(shù)語的主題概率分布,研究了領(lǐng)域本體概念間語義關(guān)系識別規(guī)則的構(gòu)建方法,給出了概念及其相關(guān)術(shù)語的語義關(guān)系識別過程,在此基礎(chǔ)上進一步研究了跨媒體信息與實例數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,根據(jù)LDA主題推斷實現(xiàn)了實例與概念的匹配。實驗結(jié)果表明,基于LDA的領(lǐng)域本體學習方法可以有效解決大規(guī)模領(lǐng)域本體概念、關(guān)系及實例的自動更新問題,為大數(shù)據(jù)環(huán)境下民航突發(fā)事件領(lǐng)域本體在信息共享、推理與語義查詢等應用方面提供了更好的數(shù)據(jù)支持。
[Abstract]:Ontology learning is a method to construct ontology automatically or update existing ontology automatically. With the arrival of cross-media information age, the content and structure of Internet information are becoming more and more complex. It makes the construction and automatic updating of domain ontology a new research hotspot. Based on the analysis of cross-media information features and the characteristics of ontology application in the field of emergency management of civil aviation emergencies, this paper introduces the topic model of (Latent Dirichlet allocation (LDA), and studies the method and application of domain ontology learning. On the basis of deeply analyzing the theory and application of cross-media information structure, domain ontology characteristics and ontology learning methods, a domain ontology learning method based on LDA is proposed, and the framework of the method is given. Using the natural language processing method to obtain the candidate terminology set of domain ontology concepts, the LDA topic model of domain ontology is designed, and the LDA model training and topic inference are carried out by Gibbs sampling. The related terms of domain ontology are extracted automatically. Based on the subject probability distribution of domain ontology concepts, this paper studies the construction method of semantic relation recognition rules between domain ontology concepts, and gives the process of semantic relation recognition of concepts and related terms. On this basis, the mapping relationship between cross-media information and instance data is further studied, and the matching between instance and concept is realized based on LDA topic inference. The experimental results show that the domain ontology learning method based on LDA can effectively solve the problem of automatic updating of large-scale domain ontology concepts, relationships and examples, which is the information sharing of civil aviation emergency domain ontology under big data environment. Reasoning and semantic query provide better data support.
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

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本文編號：2197555