本文關(guān)鍵詞：面向語(yǔ)義網(wǎng)的自然語(yǔ)言查詢接口研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，海量的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和信息獲取帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)。語(yǔ)義網(wǎng)被認(rèn)為是下一代互聯(lián)網(wǎng)的存儲(chǔ)方式。以語(yǔ)義網(wǎng)形式描述的數(shù)據(jù)不僅可以被人們理解，而且可以被計(jì)算機(jī)所理解。數(shù)據(jù)在語(yǔ)義網(wǎng)中是互相鏈接的，彼此之間被語(yǔ)義標(biāo)簽鏈接起來(lái)，形成一個(gè)巨大的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)�，F(xiàn)在，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)以語(yǔ)義網(wǎng)的形式發(fā)布出來(lái)，但是對(duì)于普通用戶而言，從語(yǔ)義網(wǎng)中獲取信息的難度遠(yuǎn)超過(guò)目前的搜索引擎。語(yǔ)義網(wǎng)目前僅支持形式化查詢，，而且只有對(duì)語(yǔ)義網(wǎng)本體熟悉的專業(yè)人員才能夠編寫正確的形式化查詢。對(duì)于普通用戶而言，自然語(yǔ)言形式的查詢是最便捷、最易接受的查詢方式。自然語(yǔ)言查詢接口作為一個(gè)連接自然語(yǔ)言查詢和語(yǔ)義網(wǎng)形式化查詢之間的橋梁，具有重要的研究?jī)r(jià)值和實(shí)用價(jià)值。 如何有效的將用戶的自然查詢問(wèn)句轉(zhuǎn)化為能夠查詢語(yǔ)義網(wǎng)的形式化查詢語(yǔ)言是本文的主要研究?jī)?nèi)容。本文針對(duì)這一問(wèn)題研究了英文和中文兩種語(yǔ)言上的自然語(yǔ)言查詢接口任務(wù)。本文主要貢獻(xiàn)如下： 首先，在對(duì)查詢的形式進(jìn)行充分分析之后，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的形式具有鏈?zhǔn)揭?guī)則，即查詢中匹配的資源只與其前后資源存在聯(lián)系，因此，本文根據(jù)這一假設(shè)，提出了一種基于資源補(bǔ)全搜索的自然語(yǔ)言查詢接口方法。該方法在形式固定、語(yǔ)法簡(jiǎn)單的問(wèn)題上取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 其次，在對(duì)資源補(bǔ)全搜索方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析之后，我們發(fā)現(xiàn)資源補(bǔ)全搜索算法不能處理語(yǔ)法復(fù)雜的問(wèn)題，且沒有考慮查詢中的語(yǔ)義信息。因此，我們提出了一種基于依存圖的自然語(yǔ)言查詢接口算法，旨在充分利用查詢中的語(yǔ)義信息來(lái)指導(dǎo)形式化查詢的生成。該方法的性能在美國(guó)地理數(shù)據(jù)集上較資源補(bǔ)全搜索方法有較大的提升。為了測(cè)試基于依存圖的自然語(yǔ)言查詢接口算法對(duì)不同語(yǔ)言環(huán)境的適應(yīng)能力，我們?cè)谥形臄?shù)據(jù)集上又進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。分析結(jié)果得出，基于依存圖的算法在英文上的效果要優(yōu)于中文上的效果。 實(shí)驗(yàn)表明，基于依存圖的方法在自然語(yǔ)言查詢到語(yǔ)義網(wǎng)形式化查詢的轉(zhuǎn)換的任務(wù)上取得了很好的效果，同時(shí)，證明了自然語(yǔ)言查詢接口能夠有效的完成搜索語(yǔ)義網(wǎng)信息的任務(wù)。
【關(guān)鍵詞】：語(yǔ)義網(wǎng) 自然語(yǔ)言查詢接口 資源補(bǔ)全 路徑搜索 依存圖
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-11
• 第1章 緒論11-22
• 1.1 課題背景及研究目的和意義11-13
• 1.1.1 課題背景11-12
• 1.1.2 課題研究的目的及意義12-13
• 1.2 語(yǔ)義網(wǎng)簡(jiǎn)介13-17
• 1.2.1 語(yǔ)義網(wǎng)的定義13-14
• 1.2.2 語(yǔ)義網(wǎng)的現(xiàn)狀14
• 1.2.3 語(yǔ)義網(wǎng)的相關(guān)概念14-17
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排20-22
• 第2章 基于資源補(bǔ)全搜索算法的自然語(yǔ)言查詢接口22-45
• 2.1 引言22
• 2.2 語(yǔ)義網(wǎng)的構(gòu)建22-26
• 2.2.1 語(yǔ)義網(wǎng)構(gòu)建原則23
• 2.2.2 語(yǔ)義網(wǎng)的數(shù)據(jù)來(lái)源23-24
• 2.2.3 語(yǔ)義網(wǎng)的構(gòu)建方法24-26
• 2.3 基本假設(shè)26
• 2.4 基于資源補(bǔ)全搜索算法26-41
• 2.4.1 系統(tǒng)架構(gòu)26-27
• 2.4.2 領(lǐng)域知識(shí)自動(dòng)抽取27-30
• 2.4.3 問(wèn)題分析器30-31
• 2.4.4 核心處理流程31-38
• 2.4.5 SPARQL查詢生成38-41
• 2.4.6 SPARQL執(zhí)行41
• 2.5 實(shí)驗(yàn)與分析41-44
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)41-42
• 2.5.2 評(píng)價(jià)方法42-43
• 2.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果43
• 2.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析43-44
• 2.6 本章小結(jié)44-45
• 第3章 基于依存圖的自然語(yǔ)言查詢接口45-57
• 3.1 引言45
• 3.2 系統(tǒng)架構(gòu)45-46
• 3.3 問(wèn)題預(yù)處理46
• 3.4 核心處理模塊46-51
• 3.4.1 依存句法分析47
• 3.4.2 構(gòu)建依存圖47-48
• 3.4.3 查詢與語(yǔ)義網(wǎng)本體匹配48-49
• 3.4.4 構(gòu)建語(yǔ)義查詢圖49-50
• 3.4.5 語(yǔ)義查詢圖路徑搜索50-51
• 3.5 SPARQL生成51-54
• 3.5.1 COUNT語(yǔ)句生成52
• 3.5.2 MAX和MIN語(yǔ)句生成52-53
• 3.5.3 NEGATIVE語(yǔ)句生成53-54
• 3.6 實(shí)驗(yàn)與分析54-56
• 3.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)54
• 3.6.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)54-55
• 3.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果55
• 3.6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析55-56
• 3.7 本章小結(jié)56-57
• 第4章 面向八維音樂(lè)論壇的自然語(yǔ)言查詢接口應(yīng)用57-66
• 4.1 引言57
• 4.2 八維音樂(lè)語(yǔ)義網(wǎng)本體構(gòu)建57-59
• 4.3 系統(tǒng)架構(gòu)59
• 4.4 基于依存圖方法的查詢處理流程59-62
• 4.4.1 問(wèn)題預(yù)處理59-60
• 4.4.2 本體詞典提取60
• 4.4.3 正向最大匹配60-61
• 4.4.4 分詞模塊61-62
• 4.5 實(shí)驗(yàn)與分析62-63
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)62
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)62
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果62-63
• 4.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析63
• 4.6 語(yǔ)義網(wǎng)本體問(wèn)答系統(tǒng)63-65
• 4.6.1 SemOntoQA系統(tǒng)架構(gòu)64
• 4.6.2 SemOntoQA系統(tǒng)演示64-65
• 4.7 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72

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本文編號(hào)：376438