面向本体的地理信息语义自动分类研究

发布时间：2018-01-19 01:29

本文关键词： 地理信息语义自动分类本体属性形式概念分析语义标注领域中文分词　出处：《武汉大学》2015年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：随着社会信息化程度的不断提高,GIS从传统意义上单一理解为地理信息系统逐步拓展出地理信息科学和地理信息服务等多个方面,其理论技术和应用均得到了蓬勃的发展,向着可运行的、开放的、分布式和网络化的全球GIS的方向发展。全球GIS催生出对地理信息共享与互操作的迫切需求,地理本体研究得到快速发展,地理信息语义研究体现出重要的现实意义,但同时也容易忽视以下几个值得深入研究的问题：其一,欠缺对地理信息分类自身合理性和现实性的研究；其二,缺少对地理概念复杂语义关系的分析；其三,地理本体构建自动化与开放程度较低。针对上述问题,本文以基于本体论的地理信息语义分类研究为出发点,提出通过地理概念本体属性自动抽取来进行形式概念分析以实现地理信息语义自动分类。基于地理本体、形式概念分析以及自然语言处理等理论,深入展开相关研究,着重研究了地理概念的本体属性来源和地理信息语义分类的形式概念分析方法,以及顾及地理信息领域的中文分词方法和本体属性自动标注与抽取方法。总结全文,文章主要的研究内容分为以下方面：首先,全面分析了地理信息语义分类的方法研究与实际应用的研究现状,指出本文研究所要解决的主要问题：地理信息分类的合理性与现实性问题、地理概念语义关系的丰富性问题、以及地理本体构建的开放性与自动化问题。针对这些问题,提出通过地理概念本体属性自动抽取与形式概念分析实现地理信息语义自动分类的构想。其次,针对传统地理信息分类体系随着计算机技术发展逐渐出现的不足之处,对现行的各类地理信息分类标准进行了比较分析,探讨了基于本体论的地理信息语义分类来完善现行分类体系的方法,并提出通过形式概念分析的方法形成地理信息语义分类体系。针对GB/T 13923-2006中的居民地要素和陆地水系要素进行实例研究,从理论和实践方面验证了面向本体的地理信息语义分类方法的可行性,并对该方法得到的分类结果进行了分析以及与传统分类的比较。然后,针对以往研究对地理概念本体属性的确定需要通过人工判断的问题,提出对地理概念定义的描述语句进行中文分词与自动标注来实现本体属性的自动抽取。研究了顾及GIS领域专业的分词方法,为本体属性标注打下了坚实的基础。同时提出采用更丰富的语义关系类型对分词结果进行分析,丰富语义关系内容以辅助地理信息语义分类。接着,分析了从地理概念描述语句中提取本体属性的基本方法,提出地理概念描述语句中的词汇与地理概念本体属性的映射关系,将信息抽取方法中的命名实体识别机制应用于地理信息概念描述语句中表达本体属性的词语识别,实现非结构化自然语言语句到本体属性标注的结构化文本的转换。针对地理概念描述语句的中文分词结果,通过构建地理本体属性词表和JAPE规则,借助GATE语义标注插件实现了陆地水系概念本体属性自动抽取并生成形式概念表,与人工判断结果进行了比较分析。最后,在本文的理论与方法研究基础上,提出了地理信息语义自动分类实验系统的总体架构,集成了中文分词、本体属性标注以及形式概念语义分类等各项功能,对部分地理信息概念进行实验操作得出语义分类层次结构,使地理信息语义自动分类由理论研究向实际应用迈出了重要的一步。面向本体的地理信息语义自动分类研究,旨在从基础的地理信息分类层面进一步丰富地理本体构建的理论体系。借助于地理本体和自然语言处理相关理论与方法,在一定程度上对解决地理信息分类的合理性与现实性问题、复杂语义关系分析以及语义分类自动化程度提升具有参考借鉴意义。
[Abstract]:On the basis of the theory and practice of geographical information classification , the paper puts forward the concept analysis method of geographical information semantic classification , and puts forward some problems worthy to be studied in detail based on the theory and practice of geographical information classification . Based on the research of the theory and method , this paper puts forward the general framework of the automatic classification experiment system of geographical information , integrates the functions of Chinese word segmentation , ontology attribute marking and semantic classification of formal concept .

【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208

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