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特定领域概念间关系自动抽取方法
  • ISSN号:1007-5321
  • 期刊名称:《北京邮电大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京邮电大学计算机学院,北京100876, [2]北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京100876, [3]许昌学院信息工程学院,河南许昌461000
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(91024001,61070142,61303232);北京市自然科学基金项目(4111002);河南省教育厅基金项目(13A413750,13A413747);河南省自然科学基金项目(132300410393)
中文摘要:

以突发事件领域为例,针对本体构建中领域概念间关系自动抽取的问题,提出了一种混合的领域概念间关系自动抽取方法,将领域概念间的关系分成关系类型未知和已知2种情况,并分别基于扩展关联规则和关系抽取规则进行抽取,同时提出了构造和自动扩展关系抽取规则的方法.实验结果表明,所提出的方法是可行和有效的,不仅能获得特定领域中存在的丰富的语义关系,而且能获得较好的性能.

英文摘要:

Aiming at automatic extraction of relationships between domain concepts in ontology construc- tion, a hybrid automatic extraction method is proposed. The relationships existing in domain concepts are classified into two kinds: one is the relationships with unknown types extracted by the extended associa- tion rule; the other is the relationships with the known types extracted by extraction rules. Meanwhile, the formation and expansion methods of extraction rules are presented. Experiments demonstrate that the proposed method is feasible and effective. It can not only obtain rich relationships in special domain, but also obtain better performance.

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期刊论文 33 会议论文 29 专利 5
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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编:刘杰
  • 地址:北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编:100876
  • 邮箱:byxb@bupt.edu.cn
  • 电话:010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-5321
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司(Ei)数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7684