本文關鍵詞：植物領域知識圖譜構建中本體非分類關系提取方法　出處：《農(nóng)業(yè)機械學報》2016年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：采用本體學習的方法,以百度百科植物類詞條內(nèi)容的非結構和半結構化中文文本信息作為語料進行處理。使用一種有指導的基于依存句法分析的詞匯-語法模式來獲取植物領域的概念、分類和非分類關系,并分別利用基于詞表過濾的方法和給模式添加限制的方法,較大程度地提高了關系抽取的精確度,完成在輕量級本體的基礎上自動構建重量級本體。該方法建立了一個特定領域語料的概念層次,提高了最具代表性的分類和非分類關系的發(fā)現(xiàn),并使用OWL語言形式化表達抽取結果。實驗表明,該方法在非分類關系抽取上取得了較好的結果,為該領域知識圖譜構建奠定了基礎。
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61503386)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 引言“知識圖譜”[1]作為一種知識表示方法,包含了大量概念(實體)以及概念間的分類和非分類關系,使其成為具有語義性的知識庫。它支撐綜合性知識檢索、智能問答、智能決策等方面的廣泛應用。知識圖譜構建的主要任務是抽取豐富的概念和關系,其中概念間非分類關系抽取是構建知識

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本文編號：1312162