基于上下文的领域本体概念和关系的提取

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ｓａｔａｎｃｕｒｃｅｎｌａｎｎｅｕｔ．Ｔｏｏｅｃｍｅｔｅｓｈｏｔｏｎｇ，ｔｓｐｐｅｒｐｏｅｗｌａｎｎｇｍｅｈｄｂｓｄｏｔｎｉｌｉａｃａｉｓｉｅｒｉｇｒｓｌｓｖｒｏｈｅｓｒｃｍｉｓｈｉａｒｐｏｓｄａｎｅｅｒｉｔｏａｅｎｃｎｅｔＩｈｉｙ．ｒｐｅｅｔｄｓｍａｔｃｓｍｉａｉｙｂｅｗｅｎｗｏｄｎｏｌｖｒｏｈｅｅｓｏｔｏｎｇ．Ｔｈｘｅｉｎａｏｔｘ．ｎｔｓｗａｅｒｓｎｅｅｎｉｉｌｒｔｔｅｒｓａｄｃｕｄｏｅｃｍｅｔｓｈｒｃｍｉｓｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｔｈｗｈｔｔｉｔｏｄｃｎｅｆｃｉｅｙｉｒｖｈｒｏｍａｃｆｏｔｌｇｅｒｎｇｓｓｅ．ｅｕｌｓｓｏｔａｈｓｍｅｈａｆｅｔｖｌｍｐｏｅｔｅｐｅｆｒｎｅｏｎｏｏｙｌａｎｉｙｔｍ
和关系提取的准确度。
关键词：本体学习；上下文；概念提取；关系提取；义相似度语
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０一６５２１）一０４００ｌ３９（００叭０７ —３
张玉芳杨，
摘
芬熊忠阳，，陈小莉
（．１重庆大学计算机学院，重庆４０４；．００４２重庆广播电视大学技术中心，重庆４０５）００２
要：目前本体学习的研究重点在于概念及关系的提取，概念提取领域一致度与领域相关度相结合的方法取
ｔ，Ｃｏｇｉ００Biblioteka Baidu２ｈｎ）ｙｈｎｑｎ４０５，Ｃｉａｇ
Ａｂｔａｃｓｒｔ：Ｒｅｅｔｙ，ｏｔｌｇ１ａｎｎｇｆｃｓｓｏｃｎｃｐｔｅｔａｔｏｎｄｃｎｃｐｔａｅａｉｎｅｔａｔｏｃｎｌｎｏｏｙｅｒｉｏｕｅｎｏｅｘｒｃｉｎａｏｅｕｌｒｌｔｏｘｒｃｉｎ．Ｆｏｏｃｐｘｒｅｒｃｎｅｔｅｔａ —
ｍａｎｙａｏｔｄｆｒｒｌｔｎｅｔｃｉｎｉｃｈｒｄｔｎ１ｔｏｓｏｌｏｓｄｒｄｔｅｗｒｅｕｎｙｔｅｅｗｅｅｍａｙｓｂｉｌｄｐｅｏｅａｉｘｒｔ．Ｓｎｅｔｅｔａｉｏａｈｄｎｙｃｎｉｅｅｈｏｄｆｑｅｃ．ｈｒｒｎｕ — ｏａｏｉｍｅｒ
第２７卷第１期
２１００年１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．７Ｎｏ１１２．
Ｊｎ２１ａ．００
基于上下文的领域本体概念和关的取米系提
＿
Ｋｅｒｓ：ｏｔｌｇｅｒｎｙｗｏｄｎｏｏｙｌａｎｉｇ；ｃｎｔｘ；ｃｎｃｐｘｒｃｉｎ；ｒｌｔｏｘｒｃｉｎ；ｓｍａｔｃｓｍｉｒｔｏｅｔｏｅｔｅｔａｔｏｅａｉｎｅｔａｔｏｅｎｉｉｌｉｙａ
得了比较好的效果，而关系提取则主要采用基于关联规则的方法。这种本体概念、系学习方法由于只考虑词关频，提取结果准确性欠缺。针对这种缺陷，统计的基础上考虑了语义因素，用词汇上下文计算概念的语义相在利似度并将其应用到概念与关系提取中。实验结果表明，汇上下文与传统统计相结合的方法能够有效改进概念词
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０一６５２１．１０ｌｏ：０３６／．ｓ．０ｌ３９．０００．２ｓ
Ｓｕｙｏｏｔｘ・ａｅｏｉｎｏｏｙｃｎｅｔｔｄｎｃｎｅｔｂｓｄｄｍａｎｏｔｌｇｏｃｐｅｔａｔｎａｄｒｌｔｏｘｒｃｉｎｘｒｃｉｎｅａｉｎｅｔａｔｏｏ
．
ｔｎ，ｄｍａｎｒｌｖｎｃｏｉｏｏｉｅｅａｅｃｍｂｉｅｔｏｉｏｓｓｅｔｈｄｖｅｄｄｂｅｔｒｒｓｌｓ．ａｄｔｅａｇｒｔｍｆａｓｃａｉｎｒｌｓｗａｎｄｗｉｈｄｍａｎｃｎｉｔｎａｉｌｅｔｅｅｕｔｎｈｌｏｉｈｏｓｏｉｔｕｅｓｏ
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