一种面向语义的多粒度时间数据建模方法  

A Semantic-oriented Multi-granularity Time Data Modeling Method

作　　者：李旭晖[1,2] 曾逸权 刘洋 LI Xu-hui;ZENG Yi-quan;LIU Yang(School of Information Management,Wuhan University,Wuhan 430072,China;Center for Studies of Information Resources,Wuhan University,Wuhan 430012,China)

机构地区：[1]武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072 [2]武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072

出　　处：《情报科学》2020年第6期116-125,共10页Information Science

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”重点支持项目“基于知识关联的金融大数据价值分析、发现及协同创造机制”(91646206);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“大数据资源的语义表示与组织研究-面向文化遗产领域”(16JJD870002);图书情报国家级实验教学示范中心(武汉大学)资助

摘　　要：【目的/意义】提出一种多粒度时间数据建模方法,用以支持面向自然语言语义、以事件为核心的时间信息的管理,为后续研究奠定基础。【方法/过程】对时间粒度、粒度空间、时刻域、时间定位等概念进行定义,以此为基础设计时间数据模型。【结果/结论】提出了图结构多粒度时间数据模型TGM(Time-Granular-Model),进一步提出了TGM上的计算表示方法,以及基于TGM的语义时间描述方法。与传统时间数据模型相比,TGM可以较好地表示自然语言时间信息的语义特征,并处理各类时刻与时间颗粒的对应以及它们的时序关系。【Purpose/significance】This paper proposes a multi-granular time data modeling method to support natural language semantics and event-centric time information management,laying a foundation for subsequent research.【Method/process】The concepts of time granularity,granularity space,time domain,and time positioning are defined,and a time data model is designed based on this concept.【Result/conclusion】A multi-granular time data model TGM(Time-GranularModel)with graph structure is proposed,and a computational representation method on TGM and a semantic time description method based on TGM are also proposed.Compared with the traditional time data model,TGM can better represent the semantic characteristics of natural language time information,and handle the correspondence between various types of time and time particles and their temporal relationship.

关 键 词：时间数据模型 时间语义信息 多粒度时间 

分 类 号：G254[文化科学—图书馆学]