构造领域本体概念关系的自动抽取

摘要

本体是一种用来描述概念以及概念之间关系的知识表示，自提出以来就引起了国内外众多科研人员的关注，并在计算机的许多领域得到了广泛的应用。虽然现有本体构建工具的编辑环境已经可以满足建立本体的需求，但是完全依靠人工搜集概念之间的关系来构建本体，仍然是一项费时费力的工作，并使得基于本体的应用难以推广。将机器学习应用到本体构建中，能在很大程度上加快本体的构建，节省很多的人力和时间。 本文将机器学习和信息抽取方面的技术应用到本体学习的核心部分——术语及概念抽取和概念关系学习中，自动地抽取概念关系，为本体学习的实现奠定了基础。本文处理中文领域自由文本，结合统计与规则方法，分别在封闭与开放语料库中半指导地学习术语、概念以及概念之间关系的知识。实验表明，该方法是有效的，并且能灵活适用于各种领域。