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《苏州大学》 2007年
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基于本体的信息抽取研究

陈静  
【摘要】: 信息抽取研究旨在为人们提供更有力的信息获取工具,以应对信息爆炸带来的严重挑战。本体作为对领域知识的共同理解,能有效地解决现在信息抽取所面对的主要挑战——知识工程的瓶颈问题。 本文采用自顶向下的方法,根据三层本体框架结构来构建本文的本体——大学教授简历本体(PCV),将本体中的概念分为事件概念和扩展概念两部分。在这个过程中,通过手工收集和基于WordNet的语义相似度计算相结合的方法,获得本体内概念的实例,构建了一个较完备的概念、关系和实例相结合的本体库。 本文提出了一种基于本体和分类的信息抽取方式,在具体的抽取过程中,利用到本体中的概念、关系和实例,由本体中的元素确定待抽取的内容。首先在预处理过程中引入本体中的特殊概念及其实例,将文档中的特殊实例标注出来。接着采用分层的方法对文档进行抽取,根据待处理文本的特征,先对待抽取文档中的句子进行分类,确定句子的事件类别,句子分类的类别标准来源于本体中的事件概念。结合已确定的句子事件类别,可以得出与事件概念相关的扩展概念和属性,制定抽取模板,最后根据预处理中标注的结果直接提取模板中的待抽取的实体。实验表明该方法有较好的抽取性能。 本文根据本体中的概念和关系决定待抽取的对象,本体的引入既保证了结构的一致性,又保证了数据的一致性。另外,本文将抽取问题转化为分类问题,能很大程度减少用户标记训练数据集的工作量。实验表明该方法有较好的抽取性能。
【关键词】:信息抽取 本体 句子分类 RIPPER GATE ANNIE 语义相似度
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP18
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • ABSTRACT4-10
  • 第一章 引言10-18
  • 1.1 课题提出10-11
  • 1.2 研究现状11-15
  • 1.2.1 现有系统分析11-14
  • 1.2.2 基于 Ontology 的信息抽取系统分类与比较14
  • 1.2.3 基于 Ontology 信息抽取的不足14-15
  • 1.3 课题内容及本文的工作15-16
  • 1.4 课题意义和创新性16
  • 1.5 本文组织结构16-18
  • 第二章 相关工作基础18-25
  • 2.1 信息抽取概述18-21
  • 2.1.1 信息抽取的历史和现状18-19
  • 2.1.2 信息抽取系统的评测19
  • 2.1.3 信息抽取系统的结构19-21
  • 2.2 ONTOLOGY 介绍21-24
  • 2.2.1 Ontology 定义21-22
  • 2.2.2 本体的应用和作用22
  • 2.2.3 本体的分类22-23
  • 2.2.4 本体建模语言23-24
  • 2.3 本章小结24-25
  • 第三章 领域本体的构建25-43
  • 3.1 本体的构建25-29
  • 3.1.1 本体构建的方法和准则25
  • 3.1.2 本体构建工具25-26
  • 3.1.3 本体的描述语言26-28
  • 3.1.4 Jena28-29
  • 3.2 大学教授简历本体的构建29-37
  • 3.2.1 本文的本体构建方法30-34
  • 3.2.2 大学教授简历分析34-35
  • 3.2.3 本体的构建实现35-36
  • 3.2.4 本体检测36-37
  • 3.3 基于WORDNET相似度计算的本体特殊实例获取37-42
  • 3.3.1 WordNet38-40
  • 3.3.2 基于 WordNet 的语义相似度计算40-41
  • 3.3.3 试验结果41-42
  • 3.4 本章小结42-43
  • 第四章 基于本体的信息抽取系统设计43-53
  • 4.1 信息抽取系统框架43-44
  • 4.2 文档预处理44-45
  • 4.3 信息抽取模块45-50
  • 4.3.1 相关工作45-46
  • 4.3.2 抽取模块流程46-47
  • 4.3.3 句子分类47-48
  • 4.3.4 抽取模板48-49
  • 4.3.5 实体抽取49-50
  • 4.4 抽取例子50-52
  • 4.5 本章小结52-53
  • 第五章 主要部分实现和实验结果分析53-75
  • 5.1 文档预处理53-64
  • 5.1.1 基于超链组识别的网页噪声清洗53-54
  • 5.1.2 GATE 及其相关组件介绍54-60
  • 5.1.3 基于 ANNIE 的文档页面预处理60-64
  • 5.2 句子分类64-72
  • 5.2.1 RIPPER64-67
  • 5.2.2 基于 RIPPER 的句子分类67-68
  • 5.2.3 分类实验结果及分析68-72
  • 5.3 辅助规则制定72-73
  • 5.4 抽取结果分析73-74
  • 5.5 本章小结74-75
  • 第六章 总结与展望75-77
  • 6.1 总结75-76
  • 6.2 展望76-77
  • 参考文献77-82
  • 攻读学位期间公开发表的论文82-83
  • 附录一 PCV 本体文件83-87
  • 附录二 抽取的详细数据87-89
  • 致谢89-90
  • 详细摘要90-93

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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1 黄涛;知识服务的语义匹配机制研究[D];华中师范大学;2007年
2 杨德仁;面向复杂自适应系统的本体构造方法及其若干关键技术研究[D];华东师范大学;2008年
3 孙成柱;面向虚拟企业互操作的模型语义知识表示及映射方法[D];哈尔滨工业大学;2008年
4 谭鸿;新型生物医用聚氨酯的合成、结构与性能研究[D];四川大学;2004年
5 王汉熙;面向科学出版的科学信息本体结构及其生成与发布机制研究[D];武汉理工大学;2010年
6 马建国;具有内容标引的信息共享技术[D];电子科技大学;2004年
7 耿德旭;双向主动弯曲气动柔性关节及其在机械手中的应用[D];吉林大学;2011年
8 廉文娟;基于本体与Multi-agent的语义Web服务组合及相关技术研究[D];山东科技大学;2011年
9 刘念聪;基于γ射线的管道焊缝检测机器人关键技术研究[D];成都理工大学;2012年
10 姚原岗;异质工程文档语义检索的若干问题研究[D];浙江大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨海艳;本体的相似性关系的研究[D];华东交通大学;2009年
2 袁璐;智能信息检索中基于本体的文本信息抽取的研究与实现[D];沈阳工业大学;2009年
3 刘广君;液压镦锻机的本体结构分析与优化[D];燕山大学;2006年
4 刘中原;基于本体协助的数据挖掘在质量控制中的应用[D];兰州理工大学;2007年
5 王亮;电除尘器本体结构的参数化设计及应用研究[D];天津理工大学;2008年
6 李瑞;基于语义Web服务的企业应用集成研究[D];合肥工业大学;2009年
7 吴先文;120MN水压机技术改造研究[D];西南交通大学;2006年
8 徐勤云;电除尘器总体设计优化的研究[D];华北电力大学(河北);2007年
9 黄伟;本体构建与语义集成研究[D];东南大学;2005年
10 姜建华;制造网格中基于语义的服务发现研究[D];武汉理工大学;2008年
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