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领域本体概念实例、属性及属性值提取研究

张朝胜  
【摘要】:本体概念实例、属性及属性值是领域本体知识库的重要组成部分,是领域本体知识库自动或半自动构建的一个基础性研究工作的重点,对其提取的准确性与丰富程度直接影响了领域本体知识库的应用性能。目前国内外相关研究主要集中在本体概念实例及属性的提取,或是概念属性与属性值对的提取,并取得了一定的进展。但在领域本体知识库构建和应用过程中,只有将本体概念实例、属性及其属性值相结合起来才具有实用意义。本文围绕本体概念实例、属性及属性值同步提取做了以下几方面的工作: 1.针对领域本体概念实例、属性及属性值特点,结合条件随机场CRFS (Conditional Random Fields, CRFS)和支持向量机(Support Vector Machines, SVM)两种机器学习算法优势进行本体概念实例、属性及属性值的同步提取。利用分类的思想将本体概念实例、属性及属性值看作3类实体,进行实体识别,并在此基础上进一步做实体对应关系确定,最终实现了本体概念实例、属性及属性值的同步提取,该方法通过在云南旅游领域景点概念实例、属性及属性值进行实验验证,开放测试的准确率、召回率和F值分别到达84.39%、82.73%和83.55%,可见该方法具有一定的可行性和实用性。 2.详细介绍了基于条件随机场的本体概念实例、属性及属性值的实体识别。分析了本体概念实例、属性及属性值在自由文本结构中的特征及其本身特性,结合条件随机场表达长距离依赖性和交叠性特征的能力及其较好的解决标注(分类)偏置等问题的优点进行三类实体识别。 3.详细介绍了基于支持向量机的本体概念实例、属性及属性值三类实体对应关系提取。分析了本体概念实例、属性及属性值三类实体对应关系中实体本身的特点及实体出现在句子结构中的特征,结合支持向量机适宜在高维空间构造最优分类超平面的特点进行三类实体对应关系的确定。 4.结合以上工作实现了本体概念实例、属性及属性值同步提取原型系统。并在此基础上了做了本体概念实例、属性及属性值提取评测。


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