《中文領域本體自動構建理論與套用研究》的主要研究內容包括：一是在綜合現有本體構建方法和技術的基礎上，提出了一種領域本體自動構建分層體系，從而可逐步實現中文領域本體的自動構建，其中包括術語自動抽取、概念抽取、實例學習和分類關係學習和非分類關係抽取等多種關鍵技術。在對現有本體構建學習方法做大量改進的基礎上，完全實現了本體自動構建全過程的無縫集成。二是開發了多語種領域本體自動構建平台GOLF，採用Web文檔作為本體學習源，進行了多個領域、多個語種的實驗。同時，實現本體自動構建過程中的本體演化管理，並對結果本體進行評價和反饋。三是在領域本體自動構建中引入多策略學習方法，以提高本體抽取的效率和質量。各種學習算法的組合框架採用機率組合分布，能根據不同的語料特徵為每個算法設定權值，由此增強了平台對多種領域語料的適應性。課題實驗對比分析Text2Onto果本體的準確率和召回率兩個指標方面，GOLF系統比著名的Text2Onto系統要好一些。四是探討了本體自動構建方法GOLF在數字圖書館等實際領域的套用，通過該方法可以有效地對網路信息進行組織，實現海量信息資源的高效檢索、元數據的自動生成及個性化服務等內容。
基本介紹
- 書名：中文領域本體自動構建理論與套用研究
- 作者：劉柏嵩
- 出版社：浙江大學出版社
- 頁數：176頁
- 開本：16
- 品牌：浙江大學出版社
- 外文名：Theory and Application of Chinese Domain Ontology Automatic Construction
- 類型：科技
- 出版日期：2014年6月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787308132572
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
基本介紹
內容簡介
《中文領域本體自動構建理論與套用研究》研究成果的主要學術價值在於，建構了相對完善的領域本體自動構建的學術框架體系，並採用一種全新視角對中文領域本體自動構建的核心元素進行了探討，以漢語自由文本為研究對象，圍繞領域本體構建的對象：領域概念、領域概念間關係、領域概念實例知識，研究相應的自動獲取的方法模型、核心算法及其套用。通過《中文領域本體自動構建理論與套用研究》的研究鞏己循殼，探索了領域本體自動構建的基礎理論，並提出了一種分層構建的新方法，完善了中文本體構建工具的開發，實現跨領域中文本體的自動構建。在當前網際網路的大數據時代背景下，對情報信息處理、知識組織等相關學科發展鋪設了一定的理論基礎，起到了很好的推動作用。
作者簡介
劉柏嵩，研究員，工學博士，碩士生導師。主持完成國家自然科學基金和國家社會科學基金各一項，浙江省自然科學基金項目和浙江省哲學社會科學規劃課題多項，承擔CADAL、ZADL和NBDL多個大型套用項目。近年來出版專著2本，在核心刊物上發表論文40多篇。
圖書目錄
第1章緒論
1.1研究的背景及意義
1.2本書的主要內容、基本思路和方法
1.2.1主要內容
1.2.2重點和難點
1.2.3基本思路和方法
1.2.4創新之處
第2章領域本體構建綜述
2.1傳統領域本體構建方法及存在的問題
2.2領域本體半自動構建方法
2.3本體自動構建的核心要素
2.3.1術棄榆語
2.3.2概念
2.3.3實例
2.3.4概念間翻府體關係
2.3.5公理
2.3.6元知識
2.4領域本體自動蘭她肯構建的基礎
2.4.1背景或先驗知識
2.4.2輸入
2.5構建的方法
2.5.1用於構建的幾種學習算法
2.5.2本體類型對構建的要求
2.5.3構建方法的比較
2.5.4代表性陵希乘構建方法分析
2.6領域本體自動構建工具分析
2.6.1工具簡介
2.6.2構建工具比較
2.7本體描述語言
2.7.1HTML
2.7.2XML
2.7.3RDF
2.7.4RDFS
2.7.5OML
2.7.6OIL
2.7.7DAML
2.7.8OWL（OWL2）
2.8本章小結
第3章一種分層的本體自動構建方法體系
3.1分層方法概述
3.2本體術語自動抽取
3.2.1基於語言學的方法
3.2.2基於統計的方法
3.2.3混合方法
3.3本體概念和實例抽取
3.3.1概念自動抽取方法
3.3.2實例抽取
3.4領域本體分類體系構建
3.4.1相關定義
3.4.2本體概念層次的抽取方法
3.5非分類關係構建
3.5.1語義關係類型
3.5.2非分類關係學習方法
3.5.3本體關係的修剪
3.6本章小結
第4章基於多策略的領域本體自動構建工具
4.1概述
4.2GOLF系統架構
4.3本體概念自動抽取
4.3.1術語自動抽取
4.3.2概念抽取算法庫
4.3.3語料知識庫的引入
4.3.4語義排歧
4.3.5概念聚類
4.4本體關係學習
4.4.1分類關係學習
4.4.2非分類關係學習
4.5核心本體構建
4.6本章小結
第5章本體自動構建平台GOLF的實驗及分析
5.1實驗語料
5.2實驗評估方法
5.3實驗過程及分析
5.4本章小結
第6章面向本體自動構建的多策略評價
6.1本體評價概論
6.2本體評價的主要內容
6.2.1本體評價的層次及指標
6.2.2本體手工評價方法
6.2.3本體自動構建系統的評價
6.2.4一種分層評奔海設捆價方法
6.3基於最小風險的本體評價方法
6.3.1貝葉斯決策理論
6.3.2基於最小風險的本體評價模型
6.3.3本體評價過程
6.4RiMOE中的評價策略
6.4.1評價標準
6.4.2基於辭彙級的評價
6.4.3基於分類體系的評價
6.5GOLF的評價實驗
6.5.1對GOLF評價的基本思路
6.5.2實驗結果分析
6.6本章小結
第7章GOLF在數字圖書館和電子政務中的套用
7.1GOLF在數字圖書館中的套用
7.1.1概論
7.1.2基於本體的數字圖書館框架
7.1.3面向數字圖書館的本體自動構建
7.1.4基於本體知識元的數頸櫃探字圖書館學科標引
7.1.5DL用戶標籤本體的自動構建
7.2GOLF在電子政務領域的套用
7.2.1電子政務領域本體描述
7.2.2電子政務領域的術語自動抽取
7.2.3實證分析
7.3本章小結
第8章結束語
8.1本書的主要研究成果
8.2進一步的研究工作
參考文獻
主題索引
圖表索引
2.5.3構建方法的比較
2.5.4代表性構建方法分析
2.6領域本體自動構建工具分析
2.6.1工具簡介
2.6.2構建工具比較
2.7本體描述語言
2.7.1HTML
2.7.2XML
2.7.3RDF
2.7.4RDFS
2.7.5OML
2.7.6OIL
2.7.7DAML
2.7.8OWL（OWL2）
2.8本章小結
第3章一種分層的本體自動構建方法體系
3.1分層方法概述
3.2本體術語自動抽取
3.2.1基於語言學的方法
3.2.2基於統計的方法
3.2.3混合方法
3.3本體概念和實例抽取
3.3.1概念自動抽取方法
3.3.2實例抽取
3.4領域本體分類體系構建
3.4.1相關定義
3.4.2本體概念層次的抽取方法
3.5非分類關係構建
3.5.1語義關係類型
3.5.2非分類關係學習方法
3.5.3本體關係的修剪
3.6本章小結
第4章基於多策略的領域本體自動構建工具
4.1概述
4.2GOLF系統架構
4.3本體概念自動抽取
4.3.1術語自動抽取
4.3.2概念抽取算法庫
4.3.3語料知識庫的引入
4.3.4語義排歧
4.3.5概念聚類
4.4本體關係學習
4.4.1分類關係學習
4.4.2非分類關係學習
4.5核心本體構建
4.6本章小結
第5章本體自動構建平台GOLF的實驗及分析
5.1實驗語料
5.2實驗評估方法
5.3實驗過程及分析
5.4本章小結
第6章面向本體自動構建的多策略評價
6.1本體評價概論
6.2本體評價的主要內容
6.2.1本體評價的層次及指標
6.2.2本體手工評價方法
6.2.3本體自動構建系統的評價
6.2.4一種分層評價方法
6.3基於最小風險的本體評價方法
6.3.1貝葉斯決策理論
6.3.2基於最小風險的本體評價模型
6.3.3本體評價過程
6.4RiMOE中的評價策略
6.4.1評價標準
6.4.2基於辭彙級的評價
6.4.3基於分類體系的評價
6.5GOLF的評價實驗
6.5.1對GOLF評價的基本思路
6.5.2實驗結果分析
6.6本章小結
第7章GOLF在數字圖書館和電子政務中的套用
7.1GOLF在數字圖書館中的套用
7.1.1概論
7.1.2基於本體的數字圖書館框架
7.1.3面向數字圖書館的本體自動構建
7.1.4基於本體知識元的數字圖書館學科標引
7.1.5DL用戶標籤本體的自動構建
7.2GOLF在電子政務領域的套用
7.2.1電子政務領域本體描述
7.2.2電子政務領域的術語自動抽取
7.2.3實證分析
7.3本章小結
第8章結束語
8.1本書的主要研究成果
8.2進一步的研究工作
參考文獻
主題索引
圖表索引
