事件本体半自动构建相关技术研究

发布时间：2024-12-07 06:33

　　本体作为一种优秀的知识表示方法,近年得到广泛的使用。传统本体模型在描述动态知识时存在着许多不足之处,比如缺乏对事物之间的动态变化的描述与概念离散性的问题。因此,以事件为基本单元的事件本体应运而生,基于事件六要素的事件本体,用事件要素将事件中的参与者,地点和时间等有机地整合在一起,避免了传统本体的概念离散性问题。事件本体的出现克服了传统本体存在的缺陷,事件本体的相关研究为人工智能的发展开拓了全新的思路和发展方向。其中,事件本体构建是目前事件本体的研究热点之一,传统本体的构建以手工构建为主,该工作是一项复杂的工作,随着本体规模的不断增加,构建和维护的难度和复杂度也会大幅上升,事件本体更是如此。同时,作为一个本体领域新兴的研究方向,事件本体的构建缺乏相应的构建方法论作为本体开发指导,也缺少配套的构建工具。在事件本体的开发中,最核心的任务是获得特定领域的事件类和事件要素,以及描述事件和事件之间的关系。本文结合自然语言处理和机器学习技术,实现从文本中自动抽取特定领域中的事件和事件关系,从而辅助开发人员在事件本体开发过程中快速获得候选的事件类和事件关系,最终达到事件本体半自动构建的目的。在此基础上,...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 课题研究的目的和意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 本体构建方法研究现状
        1.3.2 本体构建工具研究现状
        1.3.3 本体库研究现状
    1.4 论文的主要研究内容
第二章 事件本体模型与中文突发事件语料库
    2.1 本章概述
    2.2 基于事件的相关研究概述
    2.3 事件本体模型
        2.2.1 事件
        2.2.2 事件类
        2.2.3 事件关系
    2.4 基于事件的语料库
    2.5 小结
第三章 基于语义特征和神经网络的事件识别
    3.1 本章概述
    3.2 相关工作
    3.3 事件识别模型
        3.3.1 候选触发词抽取
        3.3.2 输入序列生成
        3.3.3 深度分类器
    3.4 实验结果
        3.4.1 超参数设置和所用语料库
        3.4.2 实验分析
    3.5 小结
第四章 基于孪生网络的事件因果关系识别
    4.1 本章概述
    4.2 相关工作
        4.2.1 事件因果关系
        4.2.2 孪生网络
    4.3 用于事件关系识别的模型
        4.3.1 模型结构
        4.3.2 事件表示生成
        4.3.3 关系表示学习
    4.4 实验结果
        4.4.1 实验数据集
        4.4.2 事件因果关系识别实验效果
        4.4.3 事件识别实验效果
    4.5 小结
第五章 事件本体半自动构建方法及工具研究
    5.1 本章概述
    5.2 事件本体构建流程
    5.3 事件本体构建工具
        5.3.1 功能设计
        5.3.2 本体存储结构
    5.4 事件本体半自动构建实例
        5.4.1 定义事件本体相关信息
        5.4.2 复用已有事件本体模式
        5.4.3 扩展事件本体内容
    5.5 小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文
作者在攻读硕士学位期间所作的项目
致谢



本文编号：4014958