【摘要】：隨著知識發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)研究工作的不斷深入及更廣范圍的開展,本體方法開始暴露出其潛在的缺陷和局限性。因為如今互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)遍及到全球各地,怎樣能夠從信息資源之中以最快、最準(zhǔn)確的方式獲得知識,成為了時下不得不面對的重要話題。在檢索技術(shù)不斷發(fā)展的背景之下,檢索效率有了顯著的提升,不過從檢索結(jié)果上看依然無法達(dá)到人們的預(yù)期目標(biāo)。所以對知識的規(guī)范組織同樣是人們所關(guān)注的重要對象,本體的誕生讓知識組織具備了良好的條件。然而維吾爾語中目前為止幾乎沒有本體相關(guān)的研究報告和可用本體資源。維吾爾語的本體研究才開始,況且構(gòu)建本體存在著方式多樣、領(lǐng)域區(qū)分等現(xiàn)象使得本體共享以及重用受到了限制。為此打造本體構(gòu)建規(guī)范,是實現(xiàn)本體順利構(gòu)建和大規(guī)模發(fā)展的重要前提,進(jìn)而保證知識組織上本體能夠發(fā)揮最大優(yōu)勢,給知識的分析、知識的檢索、知識的存儲創(chuàng)造有利條件。針對這種情況,本體構(gòu)建抽象方法作為本文研究指導(dǎo),具體對維吾爾語領(lǐng)域本體構(gòu)建工作開展了劃分,包括維吾爾語領(lǐng)域本體的初步人工構(gòu)建,通用本體知識庫UWN的半自動構(gòu)建及其它的應(yīng)用,在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)通過概念獲取和關(guān)系獲取來自動構(gòu)建領(lǐng)域本體,最后應(yīng)用在維吾爾語自動文摘上。本文具體工作包括以下幾個內(nèi)容:1、深入分析本體定義、相關(guān)理論及方法。先對本體定義進(jìn)行了闡釋和研究,分析了知識共享和描述當(dāng)中,本體具有的特點(diǎn)。闡述了本體的基本元素、分類、構(gòu)建方法、描述語言和構(gòu)建工具等。2、詳細(xì)介紹維吾爾語領(lǐng)域本體的人工構(gòu)建過程,選用Protege4.3工具和OWL本體描述語言,利用改進(jìn)的七步法,結(jié)合維吾爾語的語言特點(diǎn)在數(shù)學(xué)領(lǐng)域和信息科學(xué)領(lǐng)域初步實現(xiàn)了維吾爾語的本體庫。在此基礎(chǔ)上使用Jena工具包半自動構(gòu)建大學(xué)管理領(lǐng)域的維漢雙語本體并實現(xiàn)SPARQL語言的查詢。之后本文使用跨語言重用領(lǐng)域本體構(gòu)建方法,對收集的英語領(lǐng)域本體集合進(jìn)行三元組抽取。然后使用跨語言技術(shù)進(jìn)行英語與維吾爾語概念及關(guān)系的匹配,之后通過Jena工具實現(xiàn)維吾爾語標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域本體。實驗結(jié)果驗證了所構(gòu)建的領(lǐng)域本體的語法準(zhǔn)確性,同時初步使用Jena開源工程搭建了領(lǐng)域本體構(gòu)建平臺,為今后的研究工作奠定了基礎(chǔ)。3、由于研究的需要即在維吾爾中缺乏敘詞表或類似于WordNet、HowNet之類的結(jié)構(gòu)化知識庫,因此開發(fā)了維吾爾語的WordNet(簡稱UWN)通用本體知識庫,與英語的WordNet概念平均匹配率達(dá)到90%以上,詞性考慮名詞、動詞、形容詞和副詞,概念間的關(guān)系只考慮上下位關(guān)系、同義關(guān)系和反義關(guān)系等四種。在此基礎(chǔ)上重用UWN來擴(kuò)建并豐富了維吾爾語旅游領(lǐng)域本體。4、前期工作的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了維吾爾語領(lǐng)域本體的自動構(gòu)建,通過多特征融合的概念提取方法和基于混合層次聚類方法的關(guān)系提取來初步實現(xiàn)了維吾爾語旅游領(lǐng)域的本體自動構(gòu)建。由于本文選擇的文本內(nèi)容的局限性和層次聚類方法合并節(jié)點(diǎn)的困難等因素,雖然層次聚類結(jié)果不太理想但基本符合本體層次結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明,本方法是可行的,并提高向量維度和文本內(nèi)容的廣泛性等因素可進(jìn)一步提升領(lǐng)域概念及關(guān)系的精度。5、所構(gòu)建的領(lǐng)域本體融入到自動摘要抽取上。本文將本體技術(shù)引入到維吾爾文自動摘要提取上,得到了高質(zhì)量的基于本體的維吾爾文自動摘要,與前期完成的基于語義串技術(shù)的維吾爾文自動摘要相互對比,證明了本體技術(shù)在自動摘要上的優(yōu)越性。基于本體的自動摘要系統(tǒng)中,通過對關(guān)鍵詞進(jìn)行語義分析即詞匯特征轉(zhuǎn)為概念特征,提高了文摘的自然度和連貫度,抽取的文摘句不僅精準(zhǔn)更加精簡。
【圖文】：

疆大學(xué)博士學(xué)位論文 第 1 章 緒于能否大規(guī)模的生成高質(zhì)量的領(lǐng)域本體。2007 年 5 月的一篇 Gartner 報告（ 1.1 所示）表明，在未來 10 年和 20 年內(nèi)，，基于 Web 技術(shù)，語義網(wǎng)將會提高檔中嵌入語義結(jié)構(gòu)，創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化詞匯表和本體（用于定義術(shù)語、概念及關(guān)能力[20]。其中需要解決的關(guān)鍵問題是本體的獲�。ɑ蚍Q為本體提取、本體、本體生成）。2007 2017 2027

提出研究問題本體相關(guān)理論支撐手工構(gòu)建方法本體半自動構(gòu)建方法及重用方法多特征融合的概念提取方法及混合的層次聚類方法本體技術(shù)融入到自動文摘方法總結(jié)解決的問題及將來的研究方向義建態(tài)創(chuàng)方
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：H215;TP391.1

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本文編號：2621388