一种领域概念非分类关系的获取方法

• 作者: 张翔 胡云飞 董丽丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 本体学习 非监督学习 关联规则 非分类关系 VF*ICF度量法 对数似然比
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 157-161
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.1
• 字数: 2968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1107-0289

摘要

领域概念非分类关系的获取是本体学习的一项重要任务,提出了一种基于非监督学习的非分类关系自动获取方法.该方法首先通过关联规则获取特定领域概念对,然后将概念对之间的高频动词作为候选的非分类关系标签,接着利用VF*ICF度量法来确定非分类关系标签,最后通过对数似然比评估方法将得到的非分类关系标签分配给对应的领域概念对.实验结果表明该方法可以有效提高非分类关系抽取的准确率和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董丽丽	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	79	651	13.0	22.0
2	张翔	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	27	218	8.0	14.0
3	胡云飞	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	1	10	1.0	1.0