基于递归概念图的文本检索模型研究  

Research on Recursive Conceptual Graph Based Text Retrieval Model

作　　者：吴保松[1] 胡熠[1] 陆汝占[1] 

机构地区：[1]上海交通大学计算机系,上海200240

出　　处：《情报学报》2008年第6期825-831,共7页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information

基　　金：国家自然科学基金资助重大项目《非规范知识的基本理论和核心技术》（No.60496326）研究成果之一.

摘　　要：Sowa在1984年提出了一个抽象模型，即概念图，作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言。但是其概念图的定义比较简单，对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难。为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持，深化概念图的表示形式，我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述，它可以看成是Sowa概念图的递归扩展。然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中，同时给出了以此为基础的概念图匹配算法。在和布尔检索的比较实验中，概念检索体现出比较明显的优势。Sowa proposed an abstract model, Conceptual Graph, in 1984, which is a knowledge representing language based on linguistics, psychology, and philosophy. But it is difficult to describe the semantic meaning of chunks and the combined computation of semantic units with his relatively simple definition. In order to provide support for the combined analysis of chunks and intensify the form of Conceptual Graph, we put forward a formal description of Recursive Conceptual Graph, which could be easily adapted to the automatic analysis of natural languages and it can be regarded as a recursive extension of Sowa＇s Conceptual Graph. And then we apply it to the indexing of texts in region of text retrieval, and meanwhile propese a matching algorithm. In the experiment, Conceptual Retrieval have quite a obvious advantageous over Boolean Retrieval.

关 键 词：文本检索 概念图 领域概念模型 递归概念图 相似度函数 匹配算法 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] G354.4[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]