基于本体的自适应Web信息抽取方法研究

发布时间：2018-02-06 03:06

本文关键词： 信息获取信息抽取本体学习自适应信息抽取领域资源发现关系抽取基于本体的信息抽取　出处：《中国科学技术大学》2012年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：互联网的快速发展产生了海量的信息,由于Web页面的多样性和异构性,对这些的信息进行检索和处理受到很大的限制,而Web信息抽取则致力于将这些信息转化成结构化的数据,满足垂直搜索引擎和数据挖掘等相关应用。同时,为了实现语义网的目标,赋予Web意义,需要对Web上的内容进行标注,基于本体的信息抽取可以产生用于语义网的元数据标注信息,将Web信息转化成机器方便处理的数据,即语义网有效的数据。在农业领域,互联网上积累了丰富的农业相关信息资源,包括供求信息、价格信息、农业技术、市场动态、农业新闻、农业企业、农业视频等,但缺少一致的语义表达形式,很难充分发挥这些资源的作用。此外,由于农业领域相关用户自身知识结构水平的限制,在获取所需要的信息时更加困难,而农业垂直搜索引擎则可以弥补这方面的不足,实现异构分散数据的集成,通过构建满足用户需求的专业搜索引擎,解决“三农”用户在面对海量农业Web资源时的信息获取瓶颈问题。本文以研究Web环境下基于本体的信息抽取方法为基础,为农业垂直搜索引擎(中国搜农)和农业数据挖掘应用提供有效的数据支持,服务于国家的农业信息化建设为目标,开展了相关的研究。论文的主要工作内容总结如下： (1)针对互联网上网页数据的开放性、异构性、演化性等特征,构建了一种基于本体的自适应Web信息抽取模型。模型采用模块化的结构搭建,实现抽取算法与领域本体知识之间的分离,以及模块功能的复用,方便系统功能的动态更新,减少信息抽取系统在跨领域移植时的开销。 (2)针对传统方法在构建本体时需要大量的人工开销和维护困难等问题,发挥Web资源的作用,提出了一种基于Web的无监督本体构建方法。该方法通过查询Web获取领域本体相关的资源,结合句法分析技术实现本体的学习,可以解决传统方法构建本体时语料库在规模上的限制,自适应Web知识的演化。以提出的方法为基础,构建了蛋白质交互关系本体。 (3)针对语义网和Linked Data的发展需求,实现网页的元数据标注和挖掘不同数据之间的关系,提出了一种基于本体的命名实体关系抽取方法。通过分析命名实体之间关系表达的语法结构和关系表达词,实现关系的抽取,实验采用生物文献公共语料库对算法进行了检验,抽取蛋白质相互作用关系,并取得了满意的效果。提出的算法对抽取的句子实行单遍遍历,实现适应Web规模的文本关系抽取时的计算效率问题。 (4)针对AJAX技术的广泛使用,而传统的爬虫无法获取、分析和处理这些内容,我们提出了一种基于领域本体的多记录型AJAX数据抽取模型。该模型可以有效的发现网贞中含有的动态AJAX内容,在领域本体的指导下,实现对数据的抽取和语义标注。实验以农产品供求和价格实体数据为例,验证了抽取方法的有效性。 (5)针对基于包装器或规则的方法在抽取单记录型HTML页而时,无法适应页而结构变化等不足,提出了一种采用统计学习方法实现的基于实体属性分类的单记录型Web页面信息抽取和标注模型。该模型对抽取内容的页面结构特征进行分析,通过构建相应的属性分类器识别页面中含有的实体属性,实现自适应页面结构的变化的实体抽取和标注。 (6)以基于本体的自适应Web信息抽取模型为基础,结合文中提出的信息抽取方法,实现了本体的自适应Web信息抽取平台。该平台包括两个子系统：一是面向农业领域的基于农业本体的自适应Web信息抽取子系统,应用于农业垂直搜索引擎-“中国搜农”和农业相关的数据挖掘应用；二是命名实体关系抽取原型子系统,为实现农业领域实用的关系抽取系统奠定了基础。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP391.1;TP393.09

【引证文献】