检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《计算机工程》2007年第22期235-237,共3页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(60442005);教育部科学技术研究基金资助重点项目(105117)
摘 要:提出了一种自动构造特定领域本体的方法,该方法应用术语抽取和多重聚类技术。在术语抽取阶段,通过术语在专业语料与背景语料中出现概率的对比,采用LLR公式对术语进行评分,取得了更好的抽取效果。在层级关系发现过程中,采用上下文共现信息结合HowNet中词语的语义相似度,进行术语间相似度度量,力求获得术语间最合理的相关状况。同时改进了k-medoids聚类算法,更准确地发现术语的层级关系,进而构造出特定领域的本体。This paper presents an approach to mining domain-dependent ontologies using term extraction and relationship discovery technology. There are two main innovations in the approach. One is extracting terms using log-likelihood ratio, which is based on the contrastive probability of term occurrence in domain corpus and background corpus. The other is fusing together information from multiple knowledge sources as evidences for discovering particular semantic relationships among terms. In the experiment, traditional k-mediods algorithm is improved for multi-level clustering. The approach to produce an ontology for the domain of computer science is applied and promising results are obtained.
关 键 词:本体 LLR 术语抽取 聚类 k-medoids
分 类 号:TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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