基于语义文法的属性知识获取

发布时间：2017-03-26 04:03

  本文关键词：基于语义文法的属性知识获取，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：知识获取被认为是知识工程乃至人工智能的瓶颈。概念的属性和属性值获取又是文本知识获取领域的一个重要分支。概念作为一种特殊的术语,包含了一定的语义,但概念本身直接表达语义的能力比较弱,要实现对概念语义的解释和表述,就必须借助其他类型的知识,通过深层次地刻画其蕴涵的知识,使得概念的语义更加明晰。概念的属性就是实现该功能的知识。属性是对概念最本质的特征或性质的一种描述,有助于进一步鉴别概念和描述概念。因此,在知识获取领域中,概念的属性和属性值获取有着重要的地位和作用。在概念的属性和属性值获取方面,科学工作者开展了大量的研究。但是,现有的研究方法中没有考虑属性值成立的条件、隐式属性、以及函数属性,对获取的属性知识也没有结构化的表示形式。另外,已有的研究结果的数量有限,只偏重一些常见的属性,忽略了真实属性空间的庞大和多样性。针对已有研究工作的不足,本文提出一种基于语义文法获取属性知识的方法。主要工作包括:(1)构造出一种获取属性知识的属性语义文法属性文法的设计对研究属性知识文本至关重要。首先通过大量的语料标注,抽取出包含属性知识的文本,分析发现属性知识表达的规律和模式,设计出与之相适应的属性语义文法,构建出一个支持获取属性知识的文法模式库。模式库中的文法可以匹配包含属性知识的语句。(2)获取结构化的属性知识利用解析器EKEL和属性语义文法对文本语料进行匹配,得到语义生成树。再根据文法对应的谓词形式从生成树中抽取出相应的属性知识,此时的结果以元祖形式出现,即实现将文本知识结构化。将属性知识结构化表示的方法,还可以处理很多特殊属性。谓词的设计还实现了对属性的条件值,函数属性以及隐式属性的结构化表示。通过对互联网文本中属性知识的抽取,平均准确率达到70.86%,高于传统的基于词汇-句模获取属性知识的方法。
【关键词】：语义文法 属性知识 谓词表示 知识抽取
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究现状13-16
• 1.2.1 概念的属性知识获取的研究现状13-15
• 1.2.2 概念的属性知识获取的研究不足15-16
• 1.3 本文主要工作和创新点16-17
• 1.4 本文组织结构17-18
• 第2章 属性分析18-24
• 2.1 属性的认识18
• 2.2 属性的分类18-20
• 2.3 属性的扩展20-22
• 2.3.1 主题属性20-21
• 2.3.2 广义属性21-22
• 2.4 属性的性质22-23
• 2.4.1 属性值的变化性22
• 2.4.2 属性值的相对稳定性22
• 2.4.3 属性表达方式的多样性22-23
• 2.4.4 属性主体的统一性23
• 2.5 本章小结23-24
• 第3章 属性语义文法的设计24-42
• 3.1 基于词汇-句法模式获取方法的不足24-25
• 3.2 语义文法25-29
• 3.2.1 文法简介25-26
• 3.2.2 语义类定义26-27
• 3.2.3 文法定义27-29
• 3.3 属性文法的构建29-35
• 3.3.1 属性文法的构建方法29-31
• 3.3.2 属性文法的构建规范31-33
• 3.3.3 属性文法的扩充33-35
• 3.4 谓词的构建35-37
• 3.4.1 谓词的构建方法35-36
• 3.4.2 谓词的构建原则36-37
• 3.5 特殊属性的分析37-40
• 3.5.1 函数属性37-39
• 3.5.2 隐式属性39-40
• 3.6 属性文法的分析40-41
• 3.7 本章小结41-42
• 第4章 实验分析42-48
• 4.1 实验准备42-43
• 4.2 实验过程和结果43-46
• 4.3 实验结果分析46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 总结与展望48-50
• 攻读学位期间发表的学术论文50-52
• 致谢52-54
• 参考文献54-56

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