發(fā)布時(shí)間：2018-08-22 15:41

【摘要】：本體學(xué)習(xí)是一種本體的自動(dòng)構(gòu)建或?qū)ΜF(xiàn)有本體自動(dòng)更新的方法,隨著跨媒體信息時(shí)代的到來,互聯(lián)網(wǎng)信息的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,使得領(lǐng)域本體的構(gòu)建與自動(dòng)更新成為新的研究熱點(diǎn)。本文在分析跨媒體信息特征及民航突發(fā)事件應(yīng)急管理領(lǐng)域本體應(yīng)用特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,引入隱狄利克雷(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主題模型,圍繞領(lǐng)域本體學(xué)習(xí)方法及應(yīng)用進(jìn)行了相關(guān)的研究。在深入分析跨媒體信息結(jié)構(gòu)、領(lǐng)域本體特點(diǎn)和本體學(xué)習(xí)方法等相關(guān)理論及應(yīng)用的基礎(chǔ)上,提出了一種基于LDA的領(lǐng)域本體學(xué)習(xí)方法,給出了方法的體系框架。利用自然語(yǔ)言處理方法獲取領(lǐng)域本體概念相關(guān)的候選術(shù)語(yǔ)集,設(shè)計(jì)了領(lǐng)域本體的LDA主題模型,通過吉布斯采樣進(jìn)行了LDA模型訓(xùn)練與主題推斷,完成了領(lǐng)域本體核心概念的相關(guān)術(shù)語(yǔ)自動(dòng)提取。結(jié)合領(lǐng)域本體概念相關(guān)術(shù)語(yǔ)的主題概率分布,研究了領(lǐng)域本體概念間語(yǔ)義關(guān)系識(shí)別規(guī)則的構(gòu)建方法,給出了概念及其相關(guān)術(shù)語(yǔ)的語(yǔ)義關(guān)系識(shí)別過程,在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究了跨媒體信息與實(shí)例數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,根據(jù)LDA主題推斷實(shí)現(xiàn)了實(shí)例與概念的匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于LDA的領(lǐng)域本體學(xué)習(xí)方法可以有效解決大規(guī)模領(lǐng)域本體概念、關(guān)系及實(shí)例的自動(dòng)更新問題,為大數(shù)據(jù)環(huán)境下民航突發(fā)事件領(lǐng)域本體在信息共享、推理與語(yǔ)義查詢等應(yīng)用方面提供了更好的數(shù)據(jù)支持。
[Abstract]:Ontology learning is a method to construct ontology automatically or update existing ontology automatically. With the arrival of cross-media information age, the content and structure of Internet information are becoming more and more complex. It makes the construction and automatic updating of domain ontology a new research hotspot. Based on the analysis of cross-media information features and the characteristics of ontology application in the field of emergency management of civil aviation emergencies, this paper introduces the topic model of (Latent Dirichlet allocation (LDA), and studies the method and application of domain ontology learning. On the basis of deeply analyzing the theory and application of cross-media information structure, domain ontology characteristics and ontology learning methods, a domain ontology learning method based on LDA is proposed, and the framework of the method is given. Using the natural language processing method to obtain the candidate terminology set of domain ontology concepts, the LDA topic model of domain ontology is designed, and the LDA model training and topic inference are carried out by Gibbs sampling. The related terms of domain ontology are extracted automatically. Based on the subject probability distribution of domain ontology concepts, this paper studies the construction method of semantic relation recognition rules between domain ontology concepts, and gives the process of semantic relation recognition of concepts and related terms. On this basis, the mapping relationship between cross-media information and instance data is further studied, and the matching between instance and concept is realized based on LDA topic inference. The experimental results show that the domain ontology learning method based on LDA can effectively solve the problem of automatic updating of large-scale domain ontology concepts, relationships and examples, which is the information sharing of civil aviation emergency domain ontology under big data environment. Reasoning and semantic query provide better data support.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2197555