【摘要】：隨著語(yǔ)義網(wǎng)的不斷發(fā)展,由數(shù)百億RDF三元組構(gòu)成的相互鏈接的不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)集在萬(wàn)維網(wǎng)中發(fā)布,這些數(shù)據(jù)集又稱(chēng)為知識(shí)圖譜,是輔助語(yǔ)義搜索、問(wèn)答系統(tǒng)、情報(bào)分析等眾多智能應(yīng)用的重要基礎(chǔ)資源。因此,構(gòu)建知識(shí)圖譜已成為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界共同關(guān)注的研究課題。目前已存在較多關(guān)于知識(shí)圖譜構(gòu)建方法的研究工作,但是這些工作并未全面關(guān)注一種非常重要的知識(shí)挖掘來(lái)源,即萬(wàn)維網(wǎng)中不同類(lèi)型的社交站點(diǎn),包括電子商務(wù)、百科、問(wèn)答、博客、游戲、旅行等站點(diǎn)。與此同時(shí),隨著信息全球化的發(fā)展,跨語(yǔ)言知識(shí)對(duì)齊已成為支撐眾多跨語(yǔ)言應(yīng)用(如跨語(yǔ)言信息檢索、跨語(yǔ)言語(yǔ)義標(biāo)注等)的關(guān)鍵技術(shù)。然而,由于英文是世界上使用國(guó)家數(shù)最多的語(yǔ)言,所以在現(xiàn)有的多語(yǔ)言知識(shí)圖譜中,英文知識(shí)(包括概念、實(shí)例、三元組)的數(shù)量始終占絕對(duì)主導(dǎo)地位,而其他語(yǔ)言的知識(shí)相對(duì)較少是跨語(yǔ)言知識(shí)對(duì)齊的主要障礙之一。因此,如何針對(duì)任意給定的兩種語(yǔ)言有效地構(gòu)建雙語(yǔ)知識(shí)圖譜,即構(gòu)建每種語(yǔ)言對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜并進(jìn)行跨語(yǔ)言知識(shí)對(duì)齊是亟需探索的研究方向,而現(xiàn)有的相關(guān)工作也僅在百科站點(diǎn)中研究如何構(gòu)建雙語(yǔ)知識(shí)圖譜�；谏鲜鲇懻�,本文選擇研究面向社交站點(diǎn)的雙語(yǔ)知識(shí)圖譜構(gòu)建的方法。由于社交站點(diǎn)中存在大量的由分類(lèi)構(gòu)成的層次分類(lèi)體系及標(biāo)簽構(gòu)成的分眾分類(lèi)系統(tǒng),且這些分類(lèi)與標(biāo)簽均表示概念,所以采用自頂向下地從模式層到實(shí)例層的雙語(yǔ)知識(shí)圖譜的構(gòu)建方式,即首先嘗試挖掘社交站點(diǎn)中概念之間的關(guān)系,該任務(wù)在本文中又稱(chēng)為模式知識(shí)挖掘,而已有的方法依賴(lài)于特定語(yǔ)言的特征與規(guī)則,不具有語(yǔ)言通用性。考慮到跨語(yǔ)言知識(shí)對(duì)齊是雙語(yǔ)知識(shí)圖譜構(gòu)建的重點(diǎn)工作之一,本文將跨語(yǔ)言概念匹配作為第二項(xiàng)任務(wù),但現(xiàn)有的方法嚴(yán)重依賴(lài)于翻譯后的字符串相似度與特定的領(lǐng)域信息,導(dǎo)致其不具有領(lǐng)域通用性且匹配效果往往不佳。本文的第三項(xiàng)任務(wù)旨在利用實(shí)例類(lèi)別推斷技術(shù),為雙語(yǔ)知識(shí)圖譜引入實(shí)例知識(shí),而現(xiàn)有工作同樣依賴(lài)于特定語(yǔ)言的規(guī)則,所以也不具備語(yǔ)言通用性。因此,為了克服上述三項(xiàng)任務(wù)的問(wèn)題,本文主要進(jìn)行如下研究:1)在模式知識(shí)挖掘方面,提出一種新的結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與規(guī)則的方法,其中將規(guī)則嵌入到機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程中。該方法不涉及任何特定語(yǔ)言的特征與規(guī)則,從而達(dá)成各語(yǔ)言通用的目標(biāo)。在實(shí)驗(yàn)中,將該方法分別應(yīng)用于中英文社交站點(diǎn)中的模式知識(shí)挖掘,其在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的查準(zhǔn)率、查全率、F1值均優(yōu)于其他基準(zhǔn)對(duì)比方法,并且能夠生成大規(guī)模、高質(zhì)量的中英文模式知識(shí)。2)在跨語(yǔ)言概念匹配方面,提出一種新的基于雙語(yǔ)主題模型的方法,其中包含兩種新的雙語(yǔ)主題模型,利用任意一個(gè)模型均可學(xué)習(xí)得到不同語(yǔ)言概念的向量表示,最終通過(guò)向量相似度決定不同語(yǔ)言概念之間的相似程度。該方法不涉及任何特定的領(lǐng)域信息,從而達(dá)成各領(lǐng)域通用的目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此方法在兩種中英文層次分類(lèi)體系上的查準(zhǔn)率@1與MRR均優(yōu)于其他基準(zhǔn)對(duì)比方法。3)在實(shí)例類(lèi)別推斷方面,提出一種新的基于隨機(jī)游走模型的方法,在抽取得到的實(shí)例、屬性、概念組成的圖上進(jìn)行隨機(jī)游走以計(jì)算某個(gè)概念是給定實(shí)例的類(lèi)別的概率。該方法不涉及任何特定語(yǔ)言的規(guī)則,從而達(dá)成各語(yǔ)言通用的目標(biāo)。在實(shí)驗(yàn)中,將該方法分別應(yīng)用于中英文維基百科中的實(shí)例類(lèi)別推斷,不僅其在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的查準(zhǔn)率、查全率、F1值均優(yōu)于現(xiàn)有工作,而且能夠生成大規(guī)模、高質(zhì)量的中英文實(shí)例類(lèi)別知識(shí)。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1;TP181

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