本文關(guān)鍵詞：專利領(lǐng)域本體概念間非分類關(guān)系抽取研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在浩如煙海的信息面前,基于關(guān)鍵字的傳統(tǒng)信息檢索方式已經(jīng)不能滿足用戶對信息檢索快速、全面的要求。如何有效表示、管理、維護和復(fù)用信息資源已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界和研究者共同關(guān)心的研究領(lǐng)域。本體作為一種有效的知識組織和描述方式,具有良好的概念層次結(jié)構(gòu)和豐富的概念間語義關(guān)系并且支持邏輯推理,因而在信息檢索、數(shù)字圖書館、專利分析等領(lǐng)域得到廣泛的研究和應(yīng)用。概念是組成本體的基本內(nèi)容之一,概念間分類關(guān)系是本體的骨架信息,概念間非分類關(guān)系是本體的枝干信息。根據(jù)本體學(xué)習(xí)的層次模型以及專利本體的應(yīng)用需求可知,該專利本體還缺少概念間的非分類關(guān)系。因此知識庫還是不完備的。為了構(gòu)建完備的專利本體知識庫,本文需要研究新能源汽車領(lǐng)域?qū)＠g(shù)語抽取問題和概念間非分類關(guān)系抽取問題。本文的主要工作如下:(1)提出一種基于條件隨機場模型的中文專利領(lǐng)域術(shù)語抽取方法。本文針對新能源汽車領(lǐng)域的術(shù)語特點和總結(jié)前人術(shù)語抽取研究成果的基礎(chǔ)上,利用成熟的條件隨機場模型,選取詞、詞長、詞性、依存關(guān)系、詞典位置、停用詞等特征進行新能源汽車領(lǐng)域中文術(shù)語的進行抽取。本文探索將詞匯間的依存關(guān)系應(yīng)用到術(shù)語抽取問題即將其作為條件隨機場模型的一項特征。實驗結(jié)果證明該方法可以有效提高術(shù)語抽取結(jié)果的正確率和召回率。(2)針對SAO結(jié)構(gòu)關(guān)系抽取任務(wù)中關(guān)系實例結(jié)構(gòu)正確但是語義錯誤的問題,提出句法分析特征和關(guān)系詞詞典特征并結(jié)合傳統(tǒng)特征的關(guān)系抽取方法。將新特征和上下文、距離等傳統(tǒng)特征相結(jié)合,使用支持向量機分類器進行SAO結(jié)構(gòu)關(guān)系抽取實驗。實驗結(jié)果證明該方法可以削弱語義錯誤問題造成的影響,進而提高抽取結(jié)果的正確率和召回率。(3)設(shè)計并實現(xiàn)了基于專利文獻的新能源汽車領(lǐng)域?qū)＠倔w更新系統(tǒng)。專利本體的構(gòu)建目的是為了將知識庫應(yīng)用于專利文獻的檢索、技術(shù)主題矩陣的構(gòu)建、侵權(quán)檢測等領(lǐng)域。隨著專利文獻的爆炸式增長,專利本體也需要與時俱進。本文實現(xiàn)的專利本體更新系統(tǒng),主要實現(xiàn)三個功能,首先是使用上文中提到的方法從專利文獻中抽取術(shù)語并加入到本體中;其次是從專利文獻中抽取概念間的非分類關(guān)系,在將發(fā)現(xiàn)的關(guān)系加入到本體之前需要對抽取的關(guān)系詞進行聚類操作,通過該操作發(fā)現(xiàn)關(guān)系類型;第三個功能是將新發(fā)現(xiàn)的術(shù)語和關(guān)系類型加入到本體中,關(guān)系實例作為關(guān)系類型的實例。通過以上三個功能就可以實現(xiàn)對新能源汽車領(lǐng)域?qū)＠倔w的術(shù)語豐富和語義關(guān)系擴展。
【關(guān)鍵詞】：本體學(xué)習(xí) 非分類關(guān)系 關(guān)系抽取 句法分析
【學(xué)位授予單位】：北京信息科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 術(shù)語抽取的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 非分類關(guān)系抽取研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 SAO結(jié)構(gòu)抽取研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.4 本體在專利領(lǐng)域的應(yīng)用15-16
• 1.3 主要工作和創(chuàng)新點16-17
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 本體理論研究介紹19-24
• 2.1 本體概述19
• 2.2 本體描述語言19-21
• 2.3 本體構(gòu)建工具21-22
• 2.4 本體學(xué)習(xí)分類22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 專利領(lǐng)域中文術(shù)語抽取研究24-33
• 3.1 新能源汽車領(lǐng)域術(shù)語特點24-25
• 3.2 基于CRFs的新能源汽車領(lǐng)域術(shù)語抽取25-29
• 3.2.1 條件隨機場25-26
• 3.2.2 術(shù)語抽取模型26
• 3.2.3 語言云26-27
• 3.2.4 特征選取27-29
• 3.3 實驗結(jié)果及分析29-32
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)介紹29-30
• 3.3.2 結(jié)果和分析30-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第4章 專利領(lǐng)域概念間SAO結(jié)構(gòu)關(guān)系抽取33-42
• 4.1 基于支持向量機的概念間SAO結(jié)構(gòu)關(guān)系抽取33-35
• 4.1.1 支持向量機33
• 4.1.2 領(lǐng)域關(guān)系強度33-34
• 4.1.3 概念間SAO結(jié)構(gòu)關(guān)系抽取方法34-35
• 4.2 特征選擇35-37
• 4.2.1 實體詞語以及上下文特征35-36
• 4.2.2 句法特征36-37
• 4.2.3 詞間距離37
• 4.2.4 關(guān)系詞詞典37
• 4.3 實驗與結(jié)果分析37-42
• 4.3.1 實驗描述37-38
• 4.3.2 實驗預(yù)處理38
• 4.3.3 評價指標38-39
• 4.3.4 實驗分析39-42
• 第5章 本體豐富系統(tǒng)的實現(xiàn)42-52
• 5.1 基于K-Means的領(lǐng)域動詞聚類42-43
• 5.1.1 Word2Vec簡介42
• 5.1.2 K-Means簡介42-43
• 5.1.3 Java OWL API簡介43
• 5.2 專利本體更新系統(tǒng)的設(shè)計43-46
• 5.2.1 術(shù)語抽取模塊的設(shè)計44-45
• 5.2.2 SAO結(jié)構(gòu)關(guān)系抽取模塊的設(shè)計45-46
• 5.2.3 關(guān)系詞聚類模塊的設(shè)計46
• 5.2.4 本體操作模塊的設(shè)計46
• 5.3 專利本體更新系統(tǒng)的實現(xiàn)46-52
• 5.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)46
• 5.3.2 開發(fā)環(huán)境46-47
• 5.3.3 系統(tǒng)展示47-52
• 第6章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 總結(jié)52-53
• 6.2 展望53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻55-59
• 個人簡歷 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果59

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  本文關(guān)鍵詞：專利領(lǐng)域本體概念間非分類關(guān)系抽取研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：385572