徐立恒，劉 洋，來斯惟，劉 康，田 野，王渝麗，趙 軍

（1.中國科學(xué)院 自動化研究所 模式識別國家重點實驗室，北京100190；2.中國大百科全書出版社，北京100037）

1 引言

近年來，本體被廣泛應(yīng)用于信息集成、智能信息檢索、自然語言處理等領(lǐng)域，并被視為語義網(wǎng)應(yīng)用和解決異構(gòu)信息系統(tǒng)互操作問題的關(guān)鍵技術(shù)之一?，F(xiàn)有本體如 CYC［1］和 HowNet［2］等大多依靠專家知識人工編撰。隨著知識呈爆炸式地增長，本體創(chuàng)建已經(jīng)遇到了知識獲取瓶頸：手工編撰不僅費時費力，而且知識覆蓋率低，數(shù)據(jù)稀疏，更新緩慢。因此，有必要發(fā)展監(jiān)督或半監(jiān)督的自動本體構(gòu)建方法。人工協(xié)同創(chuàng)建本體是現(xiàn)階段較可行的方法之一，同時 Wikipedia、Freebase［3］等大規(guī)模知識庫的迅速發(fā)展，為基于網(wǎng)絡(luò)知識庫構(gòu)建本體新方法［4－5］提供了契機(jī)。

目前中文網(wǎng)絡(luò)知識庫（如維基百科中文版）沒有一個規(guī)范統(tǒng)一的分類體系，無法被用作實際應(yīng)用系統(tǒng)的支撐。中國大百科提供了一個由專家制定的權(quán)威的體系結(jié)構(gòu)，但該知識體系概念數(shù)量較少。本文使用中國大百科知識體系作為目標(biāo)本體的分類體系，從網(wǎng)絡(luò)知識庫抽取概念，并將概念實例掛載到大百科知識體系的層級結(jié)構(gòu)中，從而構(gòu)建一個分類體系規(guī)范的海量中文本體。傳統(tǒng)方法往往認(rèn)為這個過程是一個文本分類問題，而忽略了網(wǎng)絡(luò)百科條目中所包含的半結(jié)構(gòu)化信息與語義信息。因此本文提出一種基于多特征表示的本體概念掛載方法。我們的主要貢獻(xiàn)在于以下兩點。

（1）提出了一種融合概念的文本內(nèi)容、語義標(biāo)簽和半結(jié)構(gòu)化特征判斷概念類別的方法。通過對網(wǎng)絡(luò)知識庫條目中多特征的綜合描述，能夠有效地捕捉條目之間語義關(guān)聯(lián)；

（2）構(gòu)建了一個百萬規(guī)模概念的多領(lǐng)域中文本體，并為下一步抽取本體概念屬性、概念之間的非層級關(guān)系及問答服務(wù)等應(yīng)用建立了良好的基礎(chǔ)。

本文的其他部分按照以下安排：第二節(jié)簡要地回顧本體構(gòu)建與本體概念掛載相關(guān)工作；第三節(jié)詳細(xì)描述了我們的工作及方法；第四節(jié)展示我們構(gòu)建的大規(guī)模中文本體的相關(guān)性能與實驗結(jié)果；第五節(jié)中我們對已完成的工作進(jìn)行綜述并對將來工作進(jìn)行了展望。

2 相關(guān)工作

目前本體構(gòu)建方法主要有以下三種：基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法、基于非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法［6］和基于網(wǎng)絡(luò)知識庫的方法。

基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的本體構(gòu)建主要從關(guān)系數(shù)據(jù)庫或面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫中獲取概念。這類方法主要通過對關(guān)系模式進(jìn)行語義分析，利用規(guī)則獲取本體概念和概念間關(guān)系，如 Man Li等［7］的工作。目前基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的本體構(gòu)建大多使用規(guī)則方法，因此擴(kuò)展性較差。

基于非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的本體構(gòu)建主要從純文本或半結(jié)構(gòu)化網(wǎng)頁中獲取概念。主要方法有：模板方法、概念聚類方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。模板方法的經(jīng)典模式是使用Hearst模板［8］（形如“NP such as｛NP，｝＊ （and｜or）NP”等）從純文本語料中獲取概念實例。這類方法的主要缺點是獲取候選概念的準(zhǔn)確度低，因為大量無用的概念往往也會匹配這些模式。概念聚類方法是利用同一類概念之間的語義近似關(guān)系對概念進(jìn)行聚類，如Bisson和Emde等人［9］等提出的基于FOL的聚類方法。聚類方法對概念間的層級關(guān)系抽取效果較好，但是候選概念卻需要人工輸入或使用其他工具獲得。機(jī)器學(xué)習(xí)方法通常利用監(jiān)督或半監(jiān)督方法學(xué)習(xí)分類模型并獲取概念。Cimianonce等人［10］融合了模板、句法結(jié)構(gòu)和WordNet層級分類結(jié)構(gòu)等多種信息，使用多種分類器比較了獲取概念并生成層級結(jié)構(gòu)的效果，但是其分類效果最好的SVM分類器取得的F值僅33%。

隨著網(wǎng)絡(luò)知識庫日漸成熟，基于網(wǎng)絡(luò)知識庫的本體構(gòu)建方法成為主流技術(shù)。DBpedia［5］通過分析Wikipedia網(wǎng)頁中的Category Page、Infobox等半結(jié)構(gòu)化信息將概念歸入人工定義的知識體系中，獲得約260萬概念。YAGO［4］以 WordNet的層級結(jié)構(gòu)作為知識體系，使用啟發(fā)式規(guī)則從Wikipedia中抽取概念并掛載到 WordNet類（synset）中，獲得了超過100萬個概念。這兩項工作為我們提供了一種良好的本體構(gòu)建框架：即用一種人工定義的、體系結(jié)構(gòu)良好的小規(guī)模本體作為核心，向其中大規(guī)模添加概念并獲得概念間關(guān)系。下文中我們采用這種框架進(jìn)行大規(guī)模中文本體概念掛載。

3 基于多特征表示的概念掛載

本體概念掛載包含知識體系構(gòu)建、候選概念抽取和概念間層級關(guān)系抽取三部分。本文的方法中，知識體系已由專家構(gòu)建完成，候選概念抽取自網(wǎng)絡(luò)百科條目，我們將工作的重點放在概念間層級關(guān)系的抽取上，即新增概念實例與大百科知識體系概念之間的層級關(guān)系抽取。我們綜合利用了網(wǎng)絡(luò)百科條目的多種分類特征信息抽取概念之間的層級關(guān)系。

3.1 動機(jī)

圖1是一個網(wǎng)絡(luò)百科條目示例。圖中可以表達(dá)該條目類別的信息有以下幾部分：1）標(biāo)題，如標(biāo)題“魯迅”說明該條目可能是一個人；2）正文，正文內(nèi)容詳細(xì)介紹了該知識條目；3）屬性框，屬性框（Infobox）是描述條目屬性信息的表格，圖1中右側(cè)屬性框中的“出生”、“配偶”等屬性名強(qiáng)烈提示該條目是一個人；4）開放分類，開放分類（Folksonomies）是用戶使用開放標(biāo)簽對條目的歸類信息，圖1中底部開放分類文本直接指明了“魯迅”屬于“中國現(xiàn)代作家”。5）相關(guān)詞條，條目中大量HTML鏈接指示了與“魯迅”相關(guān)的其他條目。

在分析了大量類似的百科知識條目后，針對概念間層級關(guān)系抽取問題，我們的思路大致如下：

圖1 網(wǎng)絡(luò)百科知識條目示例

（1）利用概念之間的語義相似度推斷概念所屬的類別。如描述“魯迅”的概念通常會與“郭沫若”、“郁達(dá)夫”等概念在正文、開放分類、相關(guān)詞條等內(nèi)容上相似。表1是使用3.3節(jié)中概念語義相似度計算方法得到的不同類別概念之間的相似度示例。

（2）利用上文中所述的多種特征信息綜合推斷概念所屬的類別。不同的特征表達(dá)概念類別的信息量不同，如屬性框信息中屬性“職業(yè)”的屬性值是提示概念分類的直接證據(jù)，而開放分類標(biāo)簽數(shù)量多、歧義大，很難分析出主要分類標(biāo)簽。因此我們使用統(tǒng)計分類算法結(jié)合啟發(fā)式規(guī)則的方法適應(yīng)不同強(qiáng)度的特征。分類算法利用概念之間的語義相似度對概念歸類，并限制規(guī)則適用范圍；啟發(fā)式規(guī)則用于發(fā)現(xiàn)提示概念類別的直接證據(jù)，并監(jiān)督指導(dǎo)分類算法。

表1 概念間相似度得分示例

根據(jù)以上思路，本文使用層級kNN算法結(jié)合啟發(fā)式規(guī)則方法實現(xiàn)本體概念間層級關(guān)系抽取。下文將對本體概念掛載方法進(jìn)行詳細(xì)介紹。

3.2 層級分類算法

我們將大百科知識庫層級體系定義為T，所有概念實例集合定義為S，需要被添加進(jìn)入大百科體系的網(wǎng)絡(luò)知識條目網(wǎng)頁集合定義為D。算法輸入待分類條目d∈D，輸出一個大百科類c∈T且知識條目d是類c的一個實例。算法核心思想是將條目d在樹結(jié)構(gòu)T中自上而下逐層分類，在每一層使用一次kNN分類與啟發(fā)式規(guī)則相結(jié)合的方法。下面是層級分類算法偽代碼。

3.3 概念語義相似度計算

概念之間的語義相似度計算是分類算法的關(guān)鍵。由于大百科知識體系中原有的概念沒有語義信息與半結(jié)構(gòu)化信息，首先需要使用函數(shù)f（s）將大百科概念s通過簡單名稱匹配映射為網(wǎng)絡(luò)知識條目。此后，我們?nèi)诤狭酥R條目的正文信息（BW）、開放分類信息（TG）和相關(guān)詞條信息（RL）計算語義相似度，計算方法如式（1）所示，其中α、β、γ為加權(quán)值。

下面介紹語義相似度值各部分的計算方法。

3.3.1 正文相似度計算

將網(wǎng)絡(luò)知識條目的正文所有內(nèi)容看作一個詞袋，則可用向量v（t1，t2，…，tn）表示正文，其中ti是詞i在條目正文中的tf－idf值。我們使用工具［9］分詞，在進(jìn)行相似度計算時，只保留名詞和動詞。則條目d與概念s映射后的條目f（s）的正文相似度為：

3.3.2 開放分類相似度計算

開放分類指用戶對知識條目的歸類標(biāo)簽。由于標(biāo)簽文本是開放的，因此同一個類的條目會擁有不同的標(biāo)簽文本。如描述地理類條目的標(biāo)簽可能有“地理”、“地點”、“地名”等多種形式，簡單的字符串匹配無法處理意思相同而形式不同的標(biāo)簽。L.Specia等在文獻(xiàn)［11］中提供了一種計算標(biāo)簽之間兩兩相似度的方法：設(shè)所有標(biāo)簽集合為T，構(gòu)建一個T×T的共現(xiàn)矩陣P，其中Pij為標(biāo)簽ti與tj在條目中的共現(xiàn)次數(shù)。則標(biāo)簽tm與tn的相似度得分為向量Pm與Pn的cos值，從而可以得到一個T×T的標(biāo)簽相似度矩陣M，其中Mnn為1.0。設(shè)條目d與概念s映射后的條目f（s）的開放分類標(biāo)簽集合分別為Td與Tf（s），兩者交集為U，Td與U 的差集為Id，Tf（s）與U 的差集為If（s），則

3.3.3 相關(guān)詞條相似度計算

相關(guān)詞條是知識條目網(wǎng)頁描述中用戶標(biāo)出的與之相關(guān)的同類知識條目，同時條目正文中的相互鏈接也可以視為相關(guān)詞條。設(shè)rf（s）（d1，d2，…，dn）表示概念s的相關(guān)詞條向量，其中d1，d2，…，dn是集合D中的所有條目。條目di與s相關(guān)定義為概念s映射為條目f（s）后的正文中存在指向di的HTML鏈接。則rf（s）中與s相關(guān)的條目di的值為1，與s不相關(guān)的條目dj的值為0，則

3.4 啟發(fā)式規(guī)則

統(tǒng)計分類方法容易湮沒知識條目中表征條目類別的直接證據(jù)，因此我們在統(tǒng)計方法的基礎(chǔ)上還利用了一些啟發(fā)式規(guī)則來識別表示條目類別信息的直接證據(jù)。同時，啟發(fā)式規(guī)則的應(yīng)用范圍由統(tǒng)計分類算法限制，以提高規(guī)則的準(zhǔn)確率。下面按照優(yōu)先級從高到低順序詳細(xì)介紹啟發(fā)式規(guī)則。

3.4.1 屬性框規(guī)則

當(dāng)檢測到待分類條目d包含屬性框時，分類規(guī)則自動抽取屬性框中的屬性名與對應(yīng)屬性值。屬性框規(guī)則分為兩類：1）粗分類規(guī)則：由多個屬性名及一個大百科第一級類組成。若一個條目的屬性框中抽取的屬性名與粗分類規(guī)則的屬性名相符個數(shù)大于等于三個，則判定該條目屬于規(guī)則指定類；2）細(xì)分類規(guī)則：對應(yīng)一條粗分類規(guī)則并由多個屬性名構(gòu)成。在判斷一個條目滿足某條粗分類規(guī)則后，檢測條目的屬性框中是否包含對應(yīng)的細(xì)分類規(guī)則的屬性名。若包含，則直接使用屬性名對應(yīng)的屬性值與統(tǒng)計分類結(jié)果的前三個類名進(jìn)行匹配，判斷條目所屬的具體類別；若不包含或?qū)傩灾禑o法匹配類名，則仍使用層級分類結(jié)果。表2中是一些屬性框規(guī)則示例。

表2 屬性框規(guī)則示例

3.4.2 命名實體規(guī)則

初步統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)知識條目的類別，我們發(fā)現(xiàn)命名實體（人名、地名、機(jī)構(gòu)名）占條目總數(shù)約20%以上。如果可以較準(zhǔn)確識別命名實體，那么可以有效阻止機(jī)構(gòu)被識別為人物、人物被識別為著作等情況。我們使用工具［9］識別命名實體。若一個條目的標(biāo)題在正文中被識別為命名實體的比率超過75%，則認(rèn)為該條目是一個命名實體。在分類時，人工指定某些類為命名實體類，在判斷第一級類時仍使用分類算法，在下層分類中根據(jù)規(guī)則將被識別為命名實體的條目分入相應(yīng)的命名實體類中。表3中是一些命名實體規(guī)則示例。

表3 命名實體規(guī)則示例

3.4.3 定義句規(guī)則

正文中用于定義知識條目是什么的句子被稱作定義句。定義句中往往會直接給出知識條目的分類信息。我們使用句法分析工具［12］對正文首段中所有包含條目標(biāo)題的句子進(jìn)行句法分析，若句子滿足定義句規(guī)則并且規(guī)則抽取得到的分類結(jié)果存在于層級分類算法每一層的前三個結(jié)果中，則分類器采用定義句規(guī)則抽取的結(jié)果。表4中是一些定義句規(guī)則示例。

表4 定義句規(guī)則示例

4 實驗與結(jié)果

4.1 實驗數(shù)據(jù)與設(shè)置

我們從網(wǎng)絡(luò)百科知識庫爬取知識條目147萬條構(gòu)成上文中所述的待掛載條目集合D。大百科知識庫經(jīng)過人工整理得到一級類45個，類5 263個，概念實例78 292個，選取實例數(shù)目較多的大類共851個構(gòu)成層級體系T。大百科知識庫中有58 032個概念通過f（s）函數(shù)映射到網(wǎng)絡(luò)百科知識條目，這些概念構(gòu)成語義相似度計算概念實例集合S。我們設(shè)置了兩組對比實驗：1）對比正文（BW）、開放分類（TG）和相關(guān)詞條（RL）三個特征單獨使用與三個特征融合的掛載效果；2）對比只用統(tǒng)計分類算法的掛載效果與統(tǒng)計分類算法和啟發(fā)式規(guī)則結(jié)合的掛載效果。

實驗參數(shù)設(shè)置如下：閾值根據(jù)經(jīng)驗指定為θ＝0.35，k、α、β、γ值由概念集S上的集內(nèi)kNN分類封閉測試得到，取k＝17，令α＋β＋γ＝1，則α＝0.57，β＝0.12，γ＝0.31。

4.2 實驗結(jié)果與分析

對比實驗一在概念集S上進(jìn)行層級kNN分類封閉測試。表5顯示使用不同特征的每一層分類的準(zhǔn)確率。由表可知三種特征融合后比單獨使用正文文本信息的準(zhǔn)確率提升了11.8個百分點。

表5 語義相似度衡量方法效果對比

對比實驗二是大規(guī)模掛載網(wǎng)絡(luò)百科條目的開放測試，共掛載條目974 984個。我們采用隨機(jī)抽取結(jié)果并人工標(biāo)注的方式評價結(jié)果。對大百科每個大類按掛載比例隨機(jī)抽取共4 347個新增概念進(jìn)行標(biāo)注。結(jié)果如表6所示，其中BS為只使用語義相似度統(tǒng)計分類結(jié)果，HR為結(jié)合規(guī)則方法所得結(jié)果。由表可知分類算法結(jié)合啟發(fā)式規(guī)則方法比單純使用分類方法準(zhǔn)確率提高了7.6%。

表6 概念掛載準(zhǔn)確率

圖2與圖3對比了實驗參數(shù)設(shè)置對概念掛載準(zhǔn)確率的影響。圖2顯示不同k值下對S集封閉分類測試的準(zhǔn)確率，圖3是使用不同權(quán)重參數(shù)下的準(zhǔn)確率對比結(jié)果。由圖3與表5可知采用合適加權(quán)值后的分類準(zhǔn)確率可以提升4.5%。

圖2 不同k值下準(zhǔn)確率

圖3 不同權(quán)重下準(zhǔn)確率

我們分析了知識體系的層級結(jié)構(gòu)與概念類的劃分對概念掛載精度的影響。大百科知識體系中，深度大于三層的類約為42%。隨著層級的加深，同層類之間的相似性增大，掛載難度隨之增加。在掛載錯誤的實例中，約46%的實例在淺層掛載正確。分類體系數(shù)據(jù)稀疏以及實例數(shù)不平衡是導(dǎo)致掛載錯誤的另一個問題。如我們的分類體系中“交通－＞船舶”只有5個概念實例，而“軍事－＞軍艦”有56個實例，則使用分類算法時“船舶”容易被分類為“軍艦”，此類錯誤約占19%。另一方面，不同類之間的相似性易混淆概念實例的掛載。例如，“醫(yī)學(xué)－＞藥品”與“化學(xué)”相似、“生物－＞植物界”與“農(nóng)業(yè)－＞蔬菜”易混淆。同時，一個概念可能屬于多個類，例如，“阿司匹林”既可以是“藥品”，也可以屬于“化學(xué)”，這將是我們未來研究的重點。此外，還有一些實例難以確定其所屬類，例如，“腐敗”、“非主流”等，這類實例約占掛載總數(shù)的7%。

5 結(jié)論與展望

本文研究了一種多特征表示的本體概念掛載技術(shù)，并成功將中國大百科分類體系擴(kuò)展為一個擁有百萬級概念的全領(lǐng)域中文本體。在本體概念掛載時，限定了一個概念只能擁有一個父節(jié)點，未考慮實體消歧，同時也未使用共指消解技術(shù)，這兩項工作是我們后續(xù)改進(jìn)工作的重點。另外，本體構(gòu)建不僅需要概念掛載技術(shù)，也需要抽取概念的屬性以及概念之間的非層級關(guān)系。下一步工作可以在本文基礎(chǔ)上進(jìn)行概念屬性與關(guān)系的抽取。

致謝

感謝清華信息科學(xué)與技術(shù)國家實驗室（籌）對本項目的資助。

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