基于LDA的领域本体概念获取方法研究

• 作者: 史金钏 张昊 王红
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 民航突发事件 文本信息 领域本体 概念获取 LDA模型
• 年，卷（期）: 2018,（13）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 252-257
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1702-0183

摘要

针对民航突发事件应急管理领域本体的自动更新问题,提出了基于LDA的领域本体概念获取方法.以文本信息作为数据源,采用NLPIR自适应分词与过滤方法获取候选术语集,设计了领域本体的LDA主题模型,通过吉布斯采样进行LDA模型训练与主题推断,实现了领域本体核心概念的相关术语提取;基于LDA主题概率分布研究了语义关系识别规则的构建方法,给出了概念及其相关术语语义关系的识别与实现过程.实验效果表明,该方法可以有效解决大规模领域本体概念的自动更新问题,为大数据环境下民航突发事件跨媒体信息的共享与推理提供了良好的数据支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红	中国民航大学计算机学院	45	320	11.0	16.0
2	史金钏	中国民航大学计算机学院	3	84	3.0	3.0
3	张昊	中国民航大学计算机学院	3	32	2.0	3.0