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1、開放域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)為人們提供了數(shù)量豐富、結(jié)構(gòu)互聯(lián)、利于查詢的知識(shí)基礎(chǔ),其正逐漸成為支撐智能信息時(shí)代發(fā)展的重要基礎(chǔ)。人們可以通過(guò)大規(guī)模知識(shí)實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的語(yǔ)義解析和理解,也將成為語(yǔ)義分析領(lǐng)域全新途徑之一。然而,開放域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)含的海量知識(shí)以及大規(guī)模、復(fù)雜化的知識(shí)鏈接關(guān)系,導(dǎo)致從海量知識(shí)中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)語(yǔ)義分析存在諸多瓶頸問(wèn)題。
目前,語(yǔ)義分析領(lǐng)域的研究取得較大進(jìn)展,已有多種性能優(yōu)良的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法。但是,仍然存在以下難題:首先結(jié)構(gòu)良好
2、的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法得到有效組織,知識(shí)之間雜亂冗余的關(guān)聯(lián)關(guān)系為精確的語(yǔ)義分析帶來(lái)了很大的困難;其次,如何從大規(guī)模知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)高強(qiáng)度語(yǔ)義關(guān)聯(lián)線索發(fā)現(xiàn),必須得到解決;最后,如何從高關(guān)聯(lián)語(yǔ)義線索中挖掘特定線索發(fā)現(xiàn),尚未得到充分考慮。
本文的主要工作包括:1)本文首先簡(jiǎn)要分析了開放域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)義詞典、語(yǔ)料庫(kù)等背景知識(shí)庫(kù)的特性,從知識(shí)覆蓋度、未來(lái)發(fā)展等角度剖析開放域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)相較語(yǔ)義詞典、大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)等傳統(tǒng)背景知識(shí)庫(kù)在語(yǔ)義分析應(yīng)用上的優(yōu)勢(shì),
3、為概念網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建作準(zhǔn)備;2)以此為依據(jù),構(gòu)建了一個(gè)名為概念網(wǎng)絡(luò)的帶權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,根據(jù)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息和文本數(shù)據(jù)來(lái)確定其上邊的權(quán)值;3)針對(duì)事物間關(guān)聯(lián)形式挖掘手段缺乏的問(wèn)題,提出吸收蟻群算法的信息素策略,在概念網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行隨機(jī)游走,通過(guò)對(duì)收斂狀態(tài)下的信息素分布信息進(jìn)行分析,完成語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度的計(jì)算,同時(shí)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義線索發(fā)現(xiàn)的方法(Pheromone and Random Walk Based Semantic Analysis)。
實(shí)
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