面向知识组织系统整合的英文同义关系自动发现算法研究  

Research on Automatic Algorithm of Finding English Synonymous Relations for Knowledge Organization System Integration

作　　者：李晓瑛[1] 李丹亚[1] 钱庆[1] 孙海霞[1] 李军莲[1] 胡铁军[1] 

机构地区：[1]中国医学科学院医学信息研究所,北京100020

出　　处：《现代图书情报技术》2014年第5期26-32,共7页New Technology of Library and Information Service

基　　金：国家科技支撑计划课题“科技知识组织体系的协同工作系统和辅助工具开发”(项目编号:2011BAH10B02);中央级公益性科研院所基本科研业务费“面向知识组织系统整合的英文同义关系自动发现技术研究”(项目编号:12R0116)的研究成果之一

摘　　要：【目的】进行基于术语同义关系发现的知识组织系统整合研究。【方法】提出一种英文同义关系自动发现算法,涉及基于词形还原的词形归并以及基于同义关系传递和来源词表颗粒度控制的语义归并等综合方法。【结果】通过对多来源领域术语的大规模实验评估,并与已有整合知识组织系统进行多指标比较,获得较为满意的归并正确率,体现出良好的可行性及实用价值。【结论】本算法可应用于大规模领域知识组织系统的整合研究中,并对中文知识组织系统整合有一定借鉴意义。[Objective] In order to find synonymous relations for knowledge organization system integration. [Methods] This paper presents an automatic algorithm, which consists of lemmatization and semantic merging, as well as various methods to control the effects induced by vocabulary granularity. [Results] Its efficiency and effectiveness is well demonstrated from large scale data testing using many source vocabularies, compared with well-known integrated knowledge organization system. [Conclusions] The proposed algorithm can be used in large scale knowledge organization system integration, and is helpful for Chinese knowledge organization ,~v,~tem inte^oratinn

关 键 词：知识组织系统整合 同义关系发现 词形归并 语义归并 颗粒度 

分 类 号：G302[文化科学]