融合概念格约简的中文领域本体学习方法

• 作者: 侯丽鑫 贺海涛 赵辉 郑山红 韩冬
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 形式概念分析 概念格约简 语义依存分析 领域本体学习
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 621-626
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 4049字
• 语种: 中文

摘要

在基于形式概念分析的中文领域本体学习中,为提高概念格构建效率,将概念格约简理论应用于概念格构建中.首先对基于语义依存分析获取的形式背景进行对象和属性约简,然后基于约简的形式背景采用Godin算法构造概念格,最后根据修复定理修复约简概念格,得到完整的概念格.通过有关对萝藦科植物的文本学习,得到一个萝藦科植物领域本体.实验结果表明,引入概念格约简理论,概念格的构建效率提高70％,进而提高了领域本体构建的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩冬	长春工业大学软件职业技术学院	15	52	3.0	7.0
2	郑山红	长春工业大学计算机科学与工程学院	60	249	8.0	12.0
3	赵辉	长春工业大学计算机科学与工程学院	38	168	7.0	12.0
4	侯丽鑫	长春工业大学计算机科学与工程学院	3	7	1.0	2.0
5	贺海涛	长春工业大学计算机科学与工程学院	4	16	2.0	4.0