領(lǐng)域本體自動(dòng)構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、對(duì)于一個(gè)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用來說，本體是一個(gè)非常有價(jià)值的資源，尤其在需要領(lǐng)域知識(shí)的情況下。隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，本體中新的術(shù)語和相關(guān)概念也必須實(shí)時(shí)更新以適應(yīng)現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用。目前人工構(gòu)建本體的方法十分耗時(shí)，而且很難維持維護(hù)，因此本體的自動(dòng)構(gòu)建與自動(dòng)擴(kuò)展顯得十分必要。本文主要針對(duì)本體自動(dòng)構(gòu)建中的一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，具體研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：
　　1.針對(duì)特殊應(yīng)用，參考國內(nèi)外知名本體，設(shè)計(jì)了一種適用于特定領(lǐng)域的本體組成結(jié)構(gòu)，將本體中

2、的節(jié)點(diǎn)分為兩個(gè)層級(jí)，一是概念層級(jí)，另外一個(gè)是實(shí)例層級(jí)，不同的層級(jí)具有不同的本體組成結(jié)構(gòu)。提出了基于核心本體的本體構(gòu)建方法。利用復(fù)用現(xiàn)有本體的方法構(gòu)建核心本體，然后利用從文本中獲取本體知識(shí)的方法來擴(kuò)展本體，最終生成一個(gè)完整的領(lǐng)域本體。
　　2.提出了基于條件隨機(jī)場(chǎng)的領(lǐng)域術(shù)語抽取方法，該方法將領(lǐng)域術(shù)語抽取看作一個(gè)序列標(biāo)注問題，將領(lǐng)域術(shù)語分布的特征量化作為訓(xùn)練的特征，利用CRF算法訓(xùn)練出一個(gè)領(lǐng)域術(shù)語特征模板，然后使用該模板進(jìn)行領(lǐng)域術(shù)語抽

3、取，該方法的F-測(cè)度達(dá)到71.36％。針對(duì)領(lǐng)域命名實(shí)體具有很強(qiáng)的構(gòu)成規(guī)律這一特點(diǎn)，運(yùn)用基于規(guī)則的方法進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別。本文首先將構(gòu)成領(lǐng)域?qū)嶓w的詞匯進(jìn)行分類，通過對(duì)領(lǐng)域命名實(shí)體列表進(jìn)行分析，自動(dòng)從中學(xué)習(xí)規(guī)則，然后利用這些規(guī)則進(jìn)行領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別，實(shí)驗(yàn)表明在該領(lǐng)域，這種方法取得了較好的結(jié)果，正確率為96.84%，召回率為95.73%，F(xiàn)-測(cè)度為96.46%。
　　3.通過模式匹配的方法進(jìn)行關(guān)系抽取和事件抽取。在關(guān)系抽取中，采用了基于B