一个基于本体主题的中文知识获取方法

• 作者: 孙吉贵 白曦 荆涛 车海燕
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 知识获取 本体 主题 中文
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 206-215
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 7933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2007.02.009

摘要

中文语言自身的特点决定了从中文自然语言文档中获取知识是非常困难的.尽管目前对中文的命名实档体识别(简称为NER)已经取得了较好的效果,但是如果不借助同义词表或者类似WordNet的中文语言知识库,几乎无法正确地抽取已经识别出的实体之间的关系.文章提出了一个基于本体主题的思想进行中文知识获取的方法,该方法首次将主题思想引入领域本体,由领域专家对原始的领域本体中的概念和属性按照主题进行划分,建立起概念到主题、主题到属性的关联关系.在对一句话进行知识抽取时,通过简单的NER和直接与本体映射的方法可以识别出一句话中的部分概念、个体和属性,利用这些准确识别出的信息可以判定该句话所属的主题;该主题则进一步提供了寻找关系的线索.初步的实验结果表明与没有利用主题信息的方法相比,该方法可以取得更好的召回率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙吉贵	吉林大学计算机科学与技术学院	134	2984	21.0	52.0
5	车海燕	吉林大学计算机科学与技术学院	8	102	4.0	8.0
6	荆涛	吉林大学计算机科学与技术学院	12	182	6.0	12.0
7	白曦	吉林大学计算机科学与技术学院	3	14	2.0	3.0