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《上海交通大学》 2009年
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信息检索中用户需求的概念分析研究

刘慧  
【摘要】: 当今信息时代人们从海量信息中获取自己所要的信息已经成为日常生活和工作所需。目前信息检索系统只能提供给使用者有限的帮助,局限性在于检索准确率低下,即检索返回结果中大量不需要的信息给用户带来的不是帮助而是困扰,是一种噪声。问题的症结在于现有的检索系统采用布尔模型“与”、“或”运算这类“离散型”处理方式,从用户需求和文档中抽取出离散的关键词进行匹配,割断了关键词之间在语义概念上的联系,从而丧失了这些词表达主题思想在概念上的完整性,由此产生大量噪声。关注这一现象和问题是本文的应用背景及其研究起始点。问题的瓶颈首先不在于提高效率的算法上,首要关注点在于如何在整个检索过程中保证用户需求概念完整性(整体性)。因此至关重要的起步是探索如何用概念分析方法标引需求。标引的基本单位不再是纯属形式上的字串而是由汉语词汇所表示的概念及其关联关系构成的完整整体。 本文研究汉语用户需求的概念分析及其标引,是概念检索系统及其创新思想的首要组成部分。本质上还原了用户的检索意图,刻画了概念之间的内在联系,旨在保证概念的完整性,直接影响检索性能和实效。与文档分析不同,需求分析的目的不仅是得出用户需求的一个完整的概念(图)表示,更重要的是能准确刻画用户脑海中检索需求所揭示的概念内涵特征。本文注重于用户需求实际现象研究,即实际需求所揭示的概念的分析及其表示形式的归纳,建立了一些探索性方法,处理受限需求分析问题,以期之后可能扩展到整个需求分析领域。 本文研究工作是概念检索模型的重要组成部分,为需求概念语义分析提供了有价值的思路和方法。此外对于自然语言处理领域中的一些热点问题,如命名实体识别、语法调试、语义分析等研究有积极意义。 本文的创新性有以下几方面: 1.用户需求表达式分析充分体现汉语本体的特点,概念分析及其表示凸现了汉语命名实体直接表现概念内涵的特点,实体命名形式反映了概念直接耦合:实体类名加上凸现必要区分特征。概念语义分析有创新。 2.选择汉语复合结构作为汉语词语表达式的核心结构,极大的优点在于能简洁扼要表征表达式的概念语义,并且其前瞻性在于适合于多语种翻译自动对齐时简化、省略形态变化,这是基于人类语言体系不同但认知概念可以相通的基本假设。 3.提出了针对部分需求的概念模型。需求概念分析基于需求表达式本身的研究分析。本文基于大量真实需求实例分析,总结了需求分析的原则要点,以及需求概念类型。归纳了一部分需求中常见的属性名,用以标引概念之间关联理据。 4.提出了一种全新的合一文法调试方法。方便地改造一个已有的基于合一文法的句法分析器,使之适用于新的领域,特别是针对需求表达式的分析。本文将一个合一文法建模成Kripke结构,通过模型检测的方法形式化验证。调试方法能够自动发现文法错误,从而大大降低调试的复杂度。 5.针对需求中高频出现的复杂命名实体,提出了一种基于网络挖掘的命名实体识别方法。由此构建了一个两层的关键词形式需求原型分析系统。该系统先将需求表达式中分析出的概念匹配到概念框架图上,框架图反映了领域知识;再余下未匹配的需求概念附着到框架图上以构成最终的概念图。该系统较好地平衡了对于领域知识和通用知识的分析。 6.提出了一种基于实例的问句形式需求的概念分析方法,该方法将一个问句的概念分析问题转化为一个机器翻译的问题,其中问句作为源语言,概念图作为目标语言。实际语料分析表明,即使实例集较小,该方法仍能取得较好结果。问句的相似度计算考虑了词汇语义和句法等多种信息,词汇的语义相似度计算采用了混合多种计算模型的集成方法。有利于句子相似度的计算并在现有常用评测集合上取得非常好结果。
【关键词】:需求分析 概念图 语义分析 信息检索
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.3
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT(英文摘要)7-13
  • 第一章 绪论13-31
  • 1.1 问题提出13-14
  • 1.2 需求分析研究动态14-21
  • 1.2.1 简单需求处理14-15
  • 1.2.2 需求扩展15-17
  • 1.2.2.1 基于相关度反馈的方法16
  • 1.2.2.2 语料相关的知识模型16-17
  • 1.2.2.3 语料无关的需求扩展方法17
  • 1.2.3 需求的语义分析研究17-21
  • 1.2.3.1 基于概念图的需求语义分析方法17-19
  • 1.2.3.2 基于语义角色标注的语义分析方法19-20
  • 1.2.3.3 基于本体的需求语义标注方法20-21
  • 1.3 概念检索模型21-27
  • 1.3.1 概念分析21-23
  • 1.3.2 概念检索模型23-24
  • 1.3.3 需求概念分析24-27
  • 1.4 本文研究内容27-31
  • 第二章 用户需求的特点及其分析31-47
  • 2.1 引言31
  • 2.2 用户需求数据概述31-33
  • 2.3 用户需求数据特点33-37
  • 2.3.1 搜狗集合33-35
  • 2.3.2 百度知道集合35-37
  • 2.4 用户需求概念分析37-46
  • 2.4.1 关键词形式需求的概念分析37-42
  • 2.4.1.1 需求分析中的复合词分析37-39
  • 2.4.1.2 需求概念间的关系39-41
  • 2.4.1.3 关键词形式需求的分类41-42
  • 2.4.2 疑问句形式需求的概念分析42-45
  • 2.4.2.1 用户焦点驱动的需求分析42-44
  • 2.4.2.2 “什么是”44-45
  • 2.4.3 “哪个”45-46
  • 2.5 本章小结46-47
  • 第三章 形式化句法规则调试47-62
  • 3.1 需求的句法分析47-48
  • 3.2 特征结构映射48-51
  • 3.2.1 模型检测48-49
  • 3.2.2 句法规则系统49-50
  • 3.2.3 特征的正则化50
  • 3.2.3.1 字符串和整数特征的转换50
  • 3.2.3.2 复杂特征的转换50
  • 3.2.4 指代值的确定50-51
  • 3.2.5 从特征结构到状态51
  • 3.3 构建模型:模型I51-53
  • 3.3.1 模型I的建立52-53
  • 3.3.2 状态数量53
  • 3.4 构建模型:模型II53-58
  • 3.4.1 模型II的建立54-56
  • 3.4.2 近似性证明56-57
  • 3.4.3 状态数量57-58
  • 3.5 句法规则系统的验证58-60
  • 3.5.1 调试方法的限制59-60
  • 3.5.2 错误纠正60
  • 3.6 本章小结60-62
  • 第四章 词汇的语义相似度计算62-79
  • 4.1 引言62-63
  • 4.2 基于词典的语义相似度计算63-69
  • 4.2.1 相似度计算方法63-66
  • 4.2.1.1 基本想法63-64
  • 4.2.1.2 词典和准备工作64
  • 4.2.1.3 方法描述64-66
  • 4.2.2 实验与评测66-69
  • 4.2.2.1 数据集66
  • 4.2.2.2 数据评测66-69
  • 4.3 基于集成模型的词汇语义相似度计算69-73
  • 4.3.1 相似度计算的集成模型70-71
  • 4.3.1.1 集成模型和排序支持向量机70-71
  • 4.3.1.2 基准模型71
  • 4.3.2 评测和讨论71-73
  • 4.4 命名实体的相似度计算73-77
  • 4.4.1 相似度度量74-75
  • 4.4.2 实验和评测75-77
  • 4.5 本章小结77-79
  • 第五章 关键词形式需求的概念分析79-95
  • 5.1 引言79-81
  • 5.2 预处理81
  • 5.3 框架图和匹配器81-86
  • 5.3.1 框架图81-82
  • 5.3.2 框架图匹配82-86
  • 5.3.2.1 命名实体识别82-84
  • 5.3.2.2 基于语义相似度的分类函数84-85
  • 5.3.2.3 性能的考虑:缓存机制85-86
  • 5.3.3 匹配方法与实例图评分86
  • 5.4 附加结点附着86-88
  • 5.5 实验与评测88-93
  • 5.5.1 预处理评测88-89
  • 5.5.2 命名实体识别评测89-91
  • 5.5.3 系统整体评测91-93
  • 5.6 本章小结93-95
  • 第六章 基于实例的问句形式需求分析95-108
  • 6.1 引言95
  • 6.2 基于EBMT的需求分析95-98
  • 6.2.1 基本设计95-97
  • 6.2.2 其它问题97-98
  • 6.3 详细实现98-102
  • 6.3.1 概念映射图98-99
  • 6.3.2 匹配99-101
  • 6.3.3 对齐和重组101-102
  • 6.4 主动实例选择102-103
  • 6.5 实验结果103-106
  • 6.5.1 数据集103-104
  • 6.5.2 实验和结果104-106
  • 6.6 本章小结106-108
  • 第七章 结论108-111
  • 7.1 回顾与总结108-109
  • 7.2 今后工作展望109-111
  • 参考文献111-122
  • 致谢122-123
  • 攻读博士学位期间已发表或录用的论文123-124

【引证文献】
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7 张卜天;哲学:沟通科学与常识[N];中华读书报;2007年
8 雷光程;驰名商标的概念分析[N];中国知识产权报;2006年
9 陈新建 戴红星;建筑物区分所有权的概念分析[N];江苏法制报;2011年
10 江向东;“名家”界说献议[N];中国社会科学院院报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 郭兰坤;幂形式概念分析和模糊概念格研究[D];湖南大学;2011年
2 齐红;基于形式概念分析的知识发现方法研究[D];吉林大学;2005年
3 刘慧;信息检索中用户需求的概念分析研究[D];上海交通大学;2009年
4 杨凌云;形式概念分析和粗糙集理论的代数及拓扑式研究[D];扬州大学;2010年
5 刘叶深;论法律的概念分析[D];中国政法大学;2008年
6 沈映涵;新分析法学中的方法论问题研究[D];吉林大学;2009年
7 邱昭继;法律、语言与法律的不确定性[D];中国政法大学;2008年
8 张卓;基于形式概念分析的Web数据库抽取研究[D];武汉大学;2011年
9 张云中;基于形式概念分析的Folksonomy知识发现研究[D];吉林大学;2012年
10 王利东;基于粗糙集与公理模糊集的形式概念分析[D];大连理工大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王笑琨;基于形式概念分析的聚焦爬虫算法[D];中央民族大学;2013年
2 高俊峰;基于形式概念分析的开放存取资源组织方法研究[D];吉林大学;2011年
3 杨磊;基于形式概念分析的多光谱遥感图像分类研究[D];解放军信息工程大学;2012年
4 杨帆;基于形式概念分析的粒计算模型研究[D];山西大学;2012年
5 牛雪松;基于概念分析的程序重构技术研究[D];吉林大学;2004年
6 孙洪宇;基于形式概念分析的教育Web资源聚类研究[D];吉林大学;2011年
7 张春艳;基于形式概念分析的证名域方法的研究[D];燕山大学;2012年
8 王立政;基于本体的知识检索模型优化研究[D];吉林大学;2011年
9 丁悦梅;基于形式概念分析的Web信息资源聚类研究[D];吉林大学;2012年
10 刘晓今;概念三元格构造算法及应用研究[D];西安电子科技大学;2013年
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