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基于P-集合和FCA的中文领域本体学习方法
  • ISSN号:1671-5489
  • 期刊名称:《吉林大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP39[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]长春工业大学计算机科学与工程学院,长春130012, [2]长春工业大学软件职业技术学院,长春130012
  • 相关基金:国家自然科学基金(批准号:60973092); 长春工业大学科学研究发展基金(批准号:长工大科合字第2011LG26号)
中文摘要:

提出一种基于P-集合和形式概念分析的中文领域本体学习方法.该方法以非结构化中文文本为数据源,通过引入P-集合理论获取形式背景,在获取形式背景的基础上,采用Godin算法构造概念格,并采用自定义映射规则实现概念格到中文领域本体的映射.通过学习生物和水领域文本,得到一个中文领域本体.实验结果表明,该方法能解决手工构建本体费时、费力的问题,且学习到的本体是形式化本体,能被更好地共享和重用.

英文摘要:

We provided a Chinese domain ontology learning method based on P-sets and formal concept analysis which learns from unstructured Chinese texts,extracts the formal background with the P-sets.Then,it uses the Godin algorithm to construct a concept lattice based on the formal background and transforms the concept lattice into the OWL Chinese ontology with the mapping rules that we have defined.At last,we learned from the domain about biology and water via the method we proposed and got the Chinese domain ontology.The results show that the method can solve the problems of time-consuming and energy-wasting.In addition,the ontology we got is a formal ontology,so it has more advantages in sharing and reusing.

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期刊信息
  • 《吉林大学学报:理学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:吉林大学
  • 主编:裘式纶
  • 地址:长春市南湖大路5372号
  • 邮编:130012
  • 邮箱:sejuj@mail.jlu.edu.cn
  • 电话:0431-88499428
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5489
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1340/O
  • 邮发代号:12-19
  • 获奖情况:
  • 在吉林省、教育部及全国优秀科技期刊评比中共获奖1...,2008年被评为"中国精品科技期刊", 并获教育部"第...,2009年获全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,并被吉...,2008年和2009年连续两次获"中国科技论文在线优秀期...,2010年获教育部"第三届中国高校优秀科技期刊"奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,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)
  • 被引量:6314