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文檔簡介
1、隨著社會的發(fā)展,人們對數字信息的需求越來越強烈,信息技術面臨著種種挑戰(zhàn),如信息的表示、知識的共享、軟件的復用等等。如何對網絡上的海量信息組織、管理、維護和復用并為企業(yè)用戶等提供有效迅捷的服務已經成為科研領域一個廣泛關注的問題。本體作為一種共享的概念化模型,已經越來越為人們所關注,并在人工智能、知識工程、語義檢索等很多領域都得到廣泛的應用。但手工構建本體是一件繁瑣辛苦的任務,需要耗費大量的時間和資源,尤其構建領域本體還需要領域專家的參與,
2、是本體發(fā)展的一大瓶頸。為解決該問題,人們開始嘗試自動或者半自動構建本體,即本體學習。
本體學習是利用統(tǒng)計、機器學習、自然語言處理等技術半自動或者自動地從已有的文本、HTML文檔、數據庫等數據源中獲得期望本體的技術,目前的研究重點在于概念以及關系的提取。傳統(tǒng)的本體學習方法多采用基于統(tǒng)計的方法,而本體中概念、關系之間更多側重的是語義聚合性,由于忽略了語義因素對抽取結果的影響,對于概念和概念間關系的提取準確性欠缺。
3、 針對以上問題,本文提出了一種基于過濾機制的本體學習方法,采用詞匯上下文構造概念向量空間模型,利用余弦法計算相似度來表示詞匯之間的語義相關度。利用語義相關度對提取的概念、概念關系對進行過濾,以達到提高準確率的目的。
另外,在概念關系學習的基礎上,本文對分類關系的獲取方法進行了探索:采用術語包含法獲取分類關系,并設置了置信度度量公式,對獲取的分類關系賦予可信度度量指標。
為驗證模型的有效性,本文完成了一個本體學
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