| 【中文题名】 | 面向文本的本体学习中概念提取及关系提取的研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 模式识别与智能系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-16 |
| 【中关键词】 | 本体,本体学习,概念提取,关系提取,, |
| 【英关键词】 | ontology,ontology learning,concept extraction,relation extraction, |
| 【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】 |
对本体的研究在计算机领域变的越来越广泛，但手工构造本体是一项繁琐而辛苦的任务还会导致知识获取瓶颈。本体学习(ontology learning)技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的半自动构建。本体学习涉及到从输入数据中提取本体学习内容(概念知识)并用这些内容构建本体。现实世界中的数据种类很多，例如纯文本以及XML，HTML，DTD等，大部分都可以作为本体学习的数据源。针对不同类型的数据源需要采用不同的本体学习技术。根据数据源的结构化程度将本体学习技术分为三大类：基于结构化数据的本体学习技术、基于非结构化数据的本体学习技术和基于半结构化数据的本体学习技术。
本文主要是对面向文本的本体学习中的概念提取和关系提取进行了理论研究并做了实验测试，提出了新的见解和创新：
对本体学习的理论基础进行了研究，其中包括本体的定义、特征、类型、描述语言以及本体建立方法。
分析了本体学习的一般周期，并对本体学习中的学习内容、目前出现的本体学习系统及其所采用的体系结构和评价标准做了详细介绍。本文首次对目前四个有代表性的本体学习系统做了特征比较。
提出了面向文本的本体学... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-8 |
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第一章 绪论 |
8-16 |
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1.1 研究背景 |
8-14 |
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1.1.1 语义万维网 |
8-10 |
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1.1.2 本体学习研究现状 |
10-14 |
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1.2 论文结构 |
14-16 |
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第二章 本体理论研究 |
16-25 |
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2.1 本体的定义 |
16-17 |
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2.2 本体的特征 |
17-19 |
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2.3 本体的类型 |
19-20 |
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2.4 本体的描述语言 |
20-22 |
|
2.5 本体建立方法 |
22-24 |
|
2.5.1 骨架法 |
22-23 |
|
2.5.2 TOVE 企业建模法 |
23 |
|
2.5.3 循环获取法 |
23-24 |
|
2.6 本章小结 |
24-25 |
|
第三章 本体学习系统分析 |
25-37 |
|
3.1 本体学习周期 |
25-26 |
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3.2 学习内容 |
26-28 |
|
3.2.1 概念 |
26-27 |
|
3.2.2 关系 |
27-28 |
|
3.2.3 实例 |
28 |
|
3.2.4 公理 |
28 |
|
3.3 WordNet |
28-30 |
|
3.4 本体学习系统 |
30-34 |
|
3.4.1 Text-To-Onto 系统 |
30 |
|
3.4.2 OntoLearn 系统 |
30-31 |
|
3.4.3 Hasti 系统 |
31-32 |
|
3.4.4 ASIUM 系统 |
32 |
|
3.4.5 OntoBuilder 系统 |
32 |
|
3.4.6 OntoLift 系统 |
32-34 |
|
3.5 本体学习系统的体系结构和评价标准 |
34-36 |
|
3.5.1 体系结构 |
34 |
|
3.5.2 评价标准 |
34-36 |
|
3.6 本章小结 |
36-37 |
|
第四章 面向文本的本体学习系统中关键算法的研究 |
37-48 |
|
4.1 概述 |
37-38 |
|
4.2 系统结构组成 |
38-39 |
|
4.3 数据导入和处理组件 |
39-41 |
|
4.4 算法库组件 |
41-47 |
|
4.4.1 概念提取算法 |
41-43 |
|
4.4.2 概念间关系提取算法 |
43-47 |
|
4.5 本章小结 |
47-48 |
|
第五章 系统设计及实验测试 |
48-59 |
|
5.1 OLSFT 系统概述 |
48-49 |
|
5.2 概念提取模块 |
49-51 |
|
5.3 关系提取模块 |
51-54 |
|
5.3.1 关系提取 |
51-53 |
|
5.3.2 分类体系的构建 |
53-54 |
|
5.4 实验测试及结果分析 |
54-57 |
|
5.4.1 OLSFT 系统中概念提取数据测试 |
55-56 |
|
5.4.2 OLSFT 系统中关系提取数据测试 |
56-57 |
|
5.5 本章小结 |
57-59 |
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第六章 总结和展望 |
59-61 |
|
参考文献 |
61-66 |
|
致谢 |
66-67 |
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攻读学位期间主要的研究成果 |
67 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389126 |
