吉林大学学报（信息科学版）
吉林大學學報（信息科學版）
길림대학학보（신식과학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(INFORMATION SCIENCE EDITION)
2014年
1期
76-81
,共6页
贺海涛%郑山红%侯丽鑫%王国春%王璐
賀海濤%鄭山紅%侯麗鑫%王國春%王璐
하해도%정산홍%후려흠%왕국춘%왕로
本体学习%非结构化数据%关联规则%位图%层次聚类
本體學習%非結構化數據%關聯規則%位圖%層次聚類
본체학습%비결구화수거%관련규칙%위도%층차취류
ontology learning%unstructured data%association rules%bitmap%hierarchical clustering
为提高领域本体概念及概念之间关系提取效率和准确率,提出基于中文文本的领域本体学习模型.在提取候选概念的过程中,采用修改后的关联规则频繁项计算方法对合成词进行处理,并结合位图存储分词处理后术语间的物理相邻关系,再通过计算领域相关度和领域一致度对候选概念进行筛选,最后利用关联规则可信度和层次聚类的方法分别提取概念间的非分类关系和分类关系.实验结果表明,该模型对领域本体学习具有合理性,提出的算法与基于互信息的本体学习相比较,在概念和关系的提取上具有较高的准确性.
為提高領域本體概唸及概唸之間關繫提取效率和準確率,提齣基于中文文本的領域本體學習模型.在提取候選概唸的過程中,採用脩改後的關聯規則頻繁項計算方法對閤成詞進行處理,併結閤位圖存儲分詞處理後術語間的物理相鄰關繫,再通過計算領域相關度和領域一緻度對候選概唸進行篩選,最後利用關聯規則可信度和層次聚類的方法分彆提取概唸間的非分類關繫和分類關繫.實驗結果錶明,該模型對領域本體學習具有閤理性,提齣的算法與基于互信息的本體學習相比較,在概唸和關繫的提取上具有較高的準確性.
위제고영역본체개념급개념지간관계제취효솔화준학솔,제출기우중문문본적영역본체학습모형.재제취후선개념적과정중,채용수개후적관련규칙빈번항계산방법대합성사진행처리,병결합위도존저분사처리후술어간적물리상린관계,재통과계산영역상관도화영역일치도대후선개념진행사선,최후이용관련규칙가신도화층차취류적방법분별제취개념간적비분류관계화분류관계.실험결과표명,해모형대영역본체학습구유합이성,제출적산법여기우호신식적본체학습상비교,재개념화관계적제취상구유교고적준학성.
