概念与属性间语义约束知识的获取方法研究

发布时间：2020-02-05 05:31

【摘要】：语义表示是语义计算的基石,本文提出运用属性来表征概念语义,并采用机器学习的方法来量化基于属性知识粒度的概念语义表示方法。首先从"知网"中抽取自由属性知识的种子词汇,然后采用模板的方法来扩展属性知识库;在已有自由属性知识库的基础上训练概念与属性知识的约束知识,并量化两者间的约束关系。最后对该方法进行了实现。
【图文】：

不同的概念定义所使用的属性集是不同的。换言之，不同的属性具有不同的概念定义域。比如，，“性格”一般不会被用于对某种物质进行刻画，而“密度”一般也不会用于对人进行描述。属性词的相关知识对自然语言处理概念的定义和描述非常重要。例如图 1 对实体“苹果”的属性描述。图 1 苹果的概念属性约束图图 1 中的信息表明实体概念“苹果”有多个属性名，包括“颜色”“品种”等多个属性名，而每个属性名又包含多个属性值。从而可以看出，属性的概念语义约束模型就是把一个实体概念看成由多个属性名来表征，而每一个属性名又由不同的属性值来填充。在模型的具体实现上有两个难点需要突破，难点之一在于如何获取足够的属性名来描述概念。对于属性名的获取问题，主要从经典的知识库资源中生成基本的属性名集合，这些属性名基本上涵盖了语义表达所需要的信息。例如在知网中属性名是具有一定数量的，作为表达知识的基元

可以作为首选资源。第二个问题是属性名与属性值的映射问题。在实际的语言应用中，属性值与属性名一般不会同时出现在上下文中，那么如何扩展属性值的规模来映射属性名是重要的实际问题。为了解决这些问题，本文提出属性与概念间语义约束模型，如图 2所示。

【参考文献】

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本文编号：2576562