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基于语义网络的类自然语言的知识获取与转换的研究

Form: 论文之家作者：张旭洁 Publish: 2006-11-2 Hits:-

【中文题名】

基于语义网络的类自然语言的知识获取与转换的研究

【英文题名】

The Research of Knowledge Acquisition and Transformation Based on Semantic Network and Similar Natural Language

【学科专业】

计算机软件与理论

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-11-2

【中关键词】

知识表示,框架,语义网络,半自动知识获取,规则,转换

【英关键词】

Knowledge representation,Framework,Semantic network,Semi-automatic knowledge acquisition,Rules,Transformation,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>文字信息处理

【论文摘要】

让计算机自动获取知识是智能系统研究者一直以来的梦想，而作为人机交互接口的自然语言理解与知识表示的研究是目前非常热门的领域：自然语言理解可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言是知识的主要载体，自然语言理解的研究建立在多个学科的基础之上，具有较大的研究意义。本文在框架与语义网络两种知识表示方法的基础上，设计了一个框架与语义网络相结合的结构化知识表示语言BabelL，并建立了基于BabelL语言的知识获取系统。通过分词与依存语法分析工具的处理，提出了基于规则方法的汉语到语义网络语言的转换算法，实现了知识的半自动获取。在实现知识半自动获取的基础之上，本文运用语义网络语言的语言推理能力，完成了基于语义网络语言知识库的简单内容的问答。本文主要有以下几个方面的研究成果： (1) 设计了结构化知识表示语言BabelL，为半自动知识获取构建了知识结构体系结构化知识表示语言BabelL结合了框架与语义网络这两种知识表示方法，能更加自然、灵活的表示与描述知识。 (2) 设计了基于规则方法的汉语到语义网络语言的转换算法 ...

【论文题纲】

1.基于语义网络的类自然语言的知识获取与转换的研究	17-64
第一章前言	17-19
1.1 研究背景	17-18
1.2 研究内容	18
1.3 论文组织结构	18-19
第二章结构化半自动知识获取	19-30
2.1 知识获取概述	19
2.2 知识表示	19-22
2.2.1 知识表示与知识库概述	19-20
2.2.2 框架	20-21
2.2.3 语义网络	21
2.2.4 框架与语义网络	21
2.2.5 框架语义网络相结合的知识表示	21-22
2.3 框架语义网络知识库的半自动知识获取	22-26
2.3.1 半自动知识获取模型	22-23
2.3.2 BabelL结构化知识形式表示	23-26
2.3.3 BabelL编译器功能	26
2.4 BABELL到XML文本格式的转换	26-30
2.4.1 XML概述	26-27
2.4.2 XML的优点	27-28
2.4.3 BabelL到XML文本格式的转换	28-30
第三章依存语法与语义网络语言	30-41
3.1 依存语法	30-36
3.1.1 依存语法概述	30
3.1.2 依存语法的公理与原则	30-32
3.1.3 依存关系与依存三元组	32-33
3.1.4 依存关系的层次体系	33-36
3.2 语义网络	36-41
3.2.1 语义网络概述	36
3.2.2 语义网络形式化描述语言(SNetL)	36-41
第四章依存三元组到SNETL三元组的转换	41-50
4.1 依存三元组到SNETL的转换思想	41-42
4.2 依存三元组到SNETL三元组的转换规则	42-47
4.2.1 转换规则的提取	42-45
4.2.2 运用XML实现转换规则的管理	45-46
4.2.3 默认转换规则	46-47
4.3 依存三元组到SNETL语义网络语言转换算法	47-50
第五章基于SNETL的知识推理与问答	50-60
5.1 SNETL编译器	50-58
5.1.1 SNetL词法分析	50-51
5.1.2 SNetL语法检查	51-52
5.1.3 SNetL语言语义分析设计基本思想	52-58
5.2 SNETL所具有的推理和回答功能	58-60
第六章结束语	60-61
参考文献	61-64
2.自然语言理解方法的研究	64-126
第一章计算语言学	64-71
1.1 计算语言学概述	64-65
1.2 计算语言学主要研究的内容	65
1.3 计算语言学研究的基本方法	65-67
1.3.1 理性主义和经验主义	65-66
1.3.2 计算语言学研究的方法	66-67
1.3.2.1 理性主义研究方法——符号处理系统	66
1.3.2.2 经验主义研究方法——基于语料库的计算语言学研究	66-67
1.4 计算语言学的发展与用途	67-71
1.4.1 计算语言学的发展	67
1.4.2 计算语言学的运用	67-71
第二章汉语自动分词	71-84
2.1 汉语分词概述	71-72
2.1.1 分词的主要任务	71-72
2.1.2 分词系统构建目标	72
2.3 汉语自动分词的研究现状	72-79
2.3.1 汉语自动分词方法	73-75
2.3.2 汉语词法分析过程的形式化模型	75-76
2.3.3 汉语自动分词的难点和解决方法	76-79
2.4 词性标注	79-84
2.4.1 词性标注的研究方法	80-84
第三章汉语句法分析	84-98
3.1 句法分析研究概况	84-85
3.1.1 句法分析概念	84
3.1.2 句法分析的主要内容和功能	84
3.1.3 现代句法理论概述	84-85
3.2 形式语言理论	85-89
3.2.1 形式语言学	85-86
3.2.2 形式语法的组成	86
3.2.3 形式语法的定义	86
3.2.4 形式语法的特点和研究的重要性	86-87
3.2.5 乔姆斯基的形式句法理论	87
3.2.6 乔姆斯基层次体系	87-89
3.2.7 句法分析与形式语言的比较	89
3.3 句法分析的主要研究方法	89-98
3.3.1 常见的分析算法	89-94
3.3.2 基于统计的句法分析算法	94-96
3.3.3 组块分析算法	96-98
第四章依存语法	98-108
4.1 依存语法概述	98-103
4.1.1 依存语法形式表示	99-100
4.1.2 依存语法公理、原则和缺点	100-101
4.1.3 依存语法的发展[刘颖,2002]	101-102
4.1.4 中国语言学对依存语法的研究与发展	102-103
4.1.5 从属树(依存树)与短语结构树	103
4.2 依存语法和转换生成语法	103-104
4.3 依存语法和语义	104-105
4.4 依存语法和机器翻译	105-108
第五章语义网络	108-119
5.1 语义网络概述	108-114
5.1.1 语义网络的概念	108
5.1.2 语义网络语言的发展概述[陆汝铃,1995]	108-110
5.1.3 命题语义网络	110-111
5.1.4 数据语义网络	111-113
5.1.4 语言语义网络	113-114
5.2 语义网络描述工具——SNETL语言	114-119
5.2.1 SNetL概述	114
5.2.2 SNetL的语法描述	114-119
参考文献	119-126
3. The Research of Knowledge Acquisition and Transformation Based on Semantic Network and Similar Natural Language	126-181
CHAPTER 1 INTRODUCTION	126-129
1.1 RESEARCH BACKGROUND	126-127
1.2 RESEARCH CONTESTS	127
1.3 THESIS STRUCTURE	127-129
CHAPTER 2 STRUCTURED SEMI-AUTOMATIC KNOWLEDGE ACQUISITION	129-143
2.1 THE GENERAL INTRODUCTION OF KNOWLEDGE ACQUISITION	129-130
2.2 KNOWLEDGE REPRESENTATION	130-133
2.2.1 The General Introduction of Knowledge Representation and Knowledge Base	130
2.2.2 Framework	130-131
2.2.3 Semantic Network	131-132
2.2.4 Framework and Semantic Network	132-133
2.2.5 The Knowledge Representation Method which combining Semantic Network and Framework	133
2.3 THE SEMI-AUTOMATIC KNOWLEDGE ACQUISITION BASED ON FRAMEWORK AND SEMANTIC NETWORK	133-139
2.3.1 Semi-automatic Knowledge Acquisition Models	134
2.3.2 BabelL structured knowledge forms	134-138
2.3.3 The Function of BabelL Compiler	138-139
2.4 TRANSFORMATION OF BABELL TO XML	139-143
2.4.2 General Introduction of XML	139
2.4.2 Advantages of XML	139-140
2.4.3 Transformation of BabelL to XML	140-143
CHAPTER 3 DEPENDENCY GRAMMAR AND SNETL	143-156
3.1 DEPENDENCY GRAMMAR	143-150
3.1.1 Dependence Grammar Outline	143-144
3.1.2 Axiom and principles for Dependence Grammar	144-145
3.1.3 Dependency and Dependency Triple	145-147
3.1.4 The Hierarchy Structure of Dependency	147-150
3.2 SEMANTIC NETWORK	150-156
3.2.1 Semantic Network outlined	150-151
3.2.2 Semantic Network Language	151-156
CHAPTER 4 TRANSFORMATION OF DEPENDENCE GRAMMAR TO SNETL	156-169
4.1 TRANSFORMATION THOUGHT OF DEPENDENCY GRAMMAR TO SNETL	156-157
4.2 TRANSFORMATION RULES	157-164
4.2.1 Transformation Rules Extraction	157-163
4.2.2 Using XML Management Transformation Rules	163-164
4.2.3 Acquiescence Transformation Rules	164
4.3 TRANSFORMATION ALGORITHM	164-169
CHAPTER 5 KNOWLEDGE REASONING AND QUESTION AND ANSWER ON THE BASIS OF SNETL	169-179
5.1 SNETL COMPILER	169-178
5.1.1 SNetL Morphology Analysis	169-170
5.1.2 SNetL Parsing	170-172
5.1.3 The Basic Design Ideas of SNetL Language Semantic Analysis	172-178
5.2 THE REASONING AND ANSWER FUNCTIONOF SNETL	178-179
CHAPTER 6 CONCLUSION AND FUTURE WORK	179-180
REFERENCE	180-181
4. The Research of Natural Language Understanding Method	181-241
CHAPTER 1 COMPUTATIONAL LINGUISTICS	181-189
1.1 COMPUTATIONAL LINGUISTICS OUTLINED	181-182
1.2 COMPUTATIONAL LINGUISTICS MAJOR CONIENT	182
1.3 THE BASIC METHODS OF RESEARCH COMPUTATIONAL LINGUISTICS	182-185
1.3.1 Rationalism and Empiricism	182-183
1.3.2 The Methods of Research Computational Linguistics	183-185
1.4 THE DEVELOPMENTAND USE OF COMPUTATIONAL LINGUISTICS	185-189
1.4.1 The Development of Computational Linguistics	185
1.4.2 The Use of Computational Linguistics	185-189
CHAPTER 2 AUTOMATIC CHINESE SEGMENTATION	189-203
2.1 GENERAL INTRODUCE OF CHINESE SEGMENTATION	189-190
2.1.1 Main Tasks of the Chinese Segmentation	190
2.1.2 The Target of the Segmentation Structure	190
2.3 CURRENT SITUATION OF AUTOMATIC CHINESE SEGMENTATION	190-199
2.3.1 The Methods of Chinese Automatic Segmentation	191-194
2.3.2 The Formalization Models for Chinese Segmentation	194-195
2.3.3 The Solution Methods and Difficult Problem of Chinese Segmentation	195-199
2.4 PART OF SPEECH TAGGING	199-203
2.4.1 The Methods of Part of Speech Tagging	199-203
CHAPTER 3 CHINESE LANGUAGE PARSING	203-218
3.1 THE OVERVIEW OF CHINESE LANGUAGE PARSING	203-204
3.1.1 THE CONCEPT OF PARSING	203
3.1.2 The Main Content and Functions of Parsing	203
3.1.3 Modern Syntax Theories Outline	203-204
3.2 THE FORM LANGUAGE THEORY	204-208
3.2.1 Formal Linguistics	204-205
3.2.2 Composition of the Form Grammar	205
3.2.3 The Definition of Form Grammar	205
3.2.4 The Characteristic of the Form Grammar and Importance of Research	205-206
3.2.5 Chomsky's Form Sentence Structure Theory	206
3.2.6 Chomsky's level system	206-208
3.2.7 Comparison of Parsing and Formal Language	208
3.3 THE MAJOR RESEARCH METHODS OF PARSING	208-218
3.3.1 Common Parsing Algorithms	209-214
3.3.2 Based on the statistical analysis algorithms	214-217
3.3.3 Chunk Parsing Algorithms	217-218
CHAPTER 4 DEPENDENCY GRAMMAR	218-230
4.1 THE OUTLINE OF DEPENDENCY GRAMMAR	218-224
4.1.1 The Form Expression of Dependency Grammar	220
4.1.2 The Axiom, Principle and the Shortcoming of Dependency Grammar	220-222
4.1.3 The development of dependency grammar	222-223
4.1.4 Chinese Linguistics to Dependency Grammar Research and Development	223-224
4.1.5 The Dependency Relation Tree and the Phrase Structure Tree	224
4.2 DEPENDENCY GRAMMAR AND TRANSFORMATIONAL GENERATIVE GRAMMAR	224-225
4.3 DEPENDENCY GRAMMAR AND THE SEMANTIC	225-227
4.4 DEPENDENCY GRAMMAR AND MACHINE TRANSLATION	227-230
CHAPTER 5 SEMANTIC NETWORK	230-240
5.1 GENERAL INTRODUCE OF SEMANTIC NETWORKS	230-236
5.1.1 The Concept of Semantic Network	230
5.1.2 General Introduction the Development of Semantic Network [LuRuling,1995]	230-232
5.1.3 Propositions Semantic Network	232-233
5.1.4 Data Semantic Network	233-236
5.1.4 Language Semantic Network	236
5.2 SEMANTIC NETWORKS DESCRIPTION TOOL—SNETL	236-240
5.2.1 General Introduction of SNetL	236-237
5.2.2 SNetL Grammar Description	237-240
REFERENCE	240-241
5.致谢	241

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388099



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