基于詞語共現(xiàn)的改進(jìn)的本體構(gòu)建方法研究

2014-12-16 03:12:12裴厚偉丁沖沖

電腦知識與技術(shù) 2014年32期

裴厚偉　丁沖沖

摘要：本體在處理海量異構(gòu)信息，實現(xiàn)知識的共享和復(fù)用，更好的實現(xiàn)語義的推理有著天然的優(yōu)越性，然而目前本體構(gòu)建的過程仍然需要大量的人工參與，因此如何實現(xiàn)本體的自動構(gòu)建正成為學(xué)術(shù)界研究的熱點問題。該文提出了一種改進(jìn)的基于詞語共現(xiàn)的領(lǐng)域本體構(gòu)建方法，實驗表明，該構(gòu)建方法對于解決本體構(gòu)建問題有著較好的可信度。

關(guān)鍵詞：領(lǐng)域本體；自動構(gòu)建；詞語共現(xiàn)

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）32-7562-05

本體這一概念最早起源于哲學(xué)領(lǐng)域，其最初出現(xiàn)是為了回答萬物本質(zhì)問題，后被引入計算機領(lǐng)域。目前針對本體尚無一種統(tǒng)一的定義，Gruber認(rèn)為本體是形式化的，對于共享概念體系的明確而又詳細(xì)的說明[1]。Studer擴展了此概念，他認(rèn)為本體是共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明[2]。作為一種能在語義和知識層次上描述領(lǐng)域知識的有效工具，本體在知識表示、電子商務(wù)、人工智能、圖書情報上有著廣泛的應(yīng)用價值。但是目前真正投入使用的本體還很少。其主要原因是本體大多依靠領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c手動構(gòu)建，費時費力，因此如何利用現(xiàn)有技術(shù)，實現(xiàn)本體的自動構(gòu)建越來越受到人們的關(guān)注。

目前針對本體自動構(gòu)建主要有兩種方法：第一種是利用現(xiàn)成的語料庫進(jìn)行概念及關(guān)系獲取，如Philipp Cimiano[3]，Roberto Navigli[4]等利用領(lǐng)域詞典WordNet獲取概念以及概念之間關(guān)系，其本體構(gòu)建結(jié)果往往高度依賴于詞典本身，國內(nèi)劉柏嵩[5]，肖奎[6]等也針對此方法進(jìn)行了相關(guān)研究。另一種方法直接從信息源進(jìn)行抽取，具體方法主要可分為：基于統(tǒng)計學(xué)方法、基于規(guī)則匹配方法、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則方法。其中前兩種方法較為主流，其主要原因是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則方法往往具有較高的時間復(fù)雜度，同時構(gòu)建結(jié)果亦不理想。Navigli R[7]、Dan Crow [8]使用預(yù)定義的規(guī)則，針對非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則匹配，以此實現(xiàn)本體自動構(gòu)建。耿騫[9]利用詞語共現(xiàn)獲取領(lǐng)域概念，是該方法仍然需要利用詞典進(jìn)行分詞，同時對字典的層次結(jié)構(gòu)有嚴(yán)格的要求。

本文提出了一種改進(jìn)的本體構(gòu)建方法，從圖情文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫抽取領(lǐng)域知識，利用詞語共現(xiàn)以及改進(jìn)的有向親和系數(shù)實現(xiàn)領(lǐng)域本體的自動構(gòu)建，并給出了可視化實驗結(jié)果。

1 基本思路

本體自動構(gòu)建主要包括術(shù)語的自動抽取及術(shù)語關(guān)系的獲取。

術(shù)語的抽取的研究方法有基于規(guī)則[10]、基于統(tǒng)計學(xué)[11]以及二者融合的方法[12]。對于情報領(lǐng)域領(lǐng)等專業(yè)學(xué)科領(lǐng)域，關(guān)鍵詞是較為有效地本體術(shù)語。然而一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞往往較少，這對于構(gòu)建術(shù)語關(guān)系遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，因此必須設(shè)計出一種關(guān)鍵詞擴展方法用以獲得更多的關(guān)鍵詞信息。

術(shù)語關(guān)系抽取是指從一定規(guī)模的語料庫中抽取出反應(yīng)某一領(lǐng)域文本特征的兩兩詞語間的語義關(guān)系。目前，針對術(shù)語關(guān)系抽取方法，總體上可以分為3種：手工獲取方法、模版匹配方法、統(tǒng)計學(xué)方法。手工獲取方法需要大量專家參與，效率低。模版匹配方法需要提前定義好一組通用性較強并且要求模版無歧義，對模版依賴性強。統(tǒng)計學(xué)方法是目前主流的術(shù)語關(guān)系抽取方法，根據(jù)一些經(jīng)典的統(tǒng)計分布方法，給出術(shù)語之間的語義關(guān)系。詞語共現(xiàn)指詞與詞之間在同一種語境中同時出現(xiàn)的組合關(guān)系，如果兩個詞語在文獻(xiàn)中共現(xiàn)的次數(shù)越頻繁，則說明這兩個詞語之間越可能具有親密的關(guān)系，即兩個詞語共現(xiàn)頻率越大，這兩個詞語越相關(guān)。在一個本體模型中，層次關(guān)系是最為重要的組成部分，我們認(rèn)為語義層次高的關(guān)鍵詞往往頻率較高，語義層次低的關(guān)鍵詞往往頻率較低，可以借此構(gòu)造層次語義模型。同時對于兩個不同的關(guān)鍵詞術(shù)語，如果兩術(shù)語擁有相同的術(shù)語部件，并且前者擁有的術(shù)語部件少于后者，那么我們認(rèn)為后者是前者的下位詞[13]，如圖書館、高校圖書館，顯而易見，圖書館是高校圖書館的上位詞。

2 具體算法

3.3 本體的可視化結(jié)果

本體的可視化是反映本體層次結(jié)構(gòu)、屬性關(guān)系最直觀、最簡潔的方式，可以為用戶提供最直觀的推理結(jié)果，筆者利用prefuse開源包，給出了本體的可視化結(jié)果，實驗證明，該方法具有較好的效果。為了確保共現(xiàn)關(guān)系的有效性，我們只取和關(guān)鍵詞共現(xiàn)強度最大的十個相關(guān)關(guān)鍵詞，通過調(diào)節(jié)節(jié)點相關(guān)度以及節(jié)點頻率，以尋求相關(guān)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系。如圖1所示，可以通過調(diào)節(jié)節(jié)點相關(guān)度、文檔頻率發(fā)現(xiàn)共現(xiàn)詞之間的共現(xiàn)關(guān)系。實驗結(jié)果較為理想，概念以圖書館為中心，向外擴散。我們根據(jù)2.2.3節(jié)所介紹本體層次模型構(gòu)建方法，構(gòu)建結(jié)果如圖2，通過此方法，我們可以很直觀的看出本體間概念以及概念之間的關(guān)系。

4 總結(jié)

本文針對本體自動構(gòu)建開展了全面的剖析與研究，首先分析了目前本體自動構(gòu)建的相關(guān)方法，并提出了一種基于詞語共現(xiàn)的改進(jìn)的本體構(gòu)建方法，同時給出了本體可視化結(jié)果，實驗證明，該方法是有效的。

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