本文關(guān)鍵詞：Web短文本知識關(guān)聯(lián)模型及其語義連貫計算方法

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【摘要】：隨著Web2.0的出現(xiàn)和以Twitter、Facebook為代表的社交媒體平臺的開放,網(wǎng)絡(luò)進入自媒體時代。自媒體時代讓每個用戶自由地通過推文、微博、BBS以及新聞回帖等形式對網(wǎng)絡(luò)事件進行報道和評論,因而產(chǎn)生大量的短文本。這些短文本數(shù)據(jù)具有內(nèi)容簡短,表達自由,規(guī)模海量,增量快速等特點。此外,某些短文本在聚焦于某一主題知識進行討論的同時,也可能與其它主題或領(lǐng)域知識產(chǎn)生關(guān)聯(lián),這些知識關(guān)聯(lián)為網(wǎng)絡(luò)熱點事件的發(fā)現(xiàn)和分析研究提供良好的載體。然而,短文本數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)稀疏,噪音夾雜,冗余滲透,連貫缺失等特點給短文本信息處理提出了挑戰(zhàn)。目前短文本信息處理的相關(guān)技術(shù)尚處于探索階段,以下挑戰(zhàn)性問題仍有待解決,包括:知識關(guān)聯(lián)模式難于發(fā)現(xiàn),核心語義難以提煉,知識流難以生成,語義連貫難以評價。為了解決上述挑戰(zhàn)性問題,本文提出的面向Web短文本的知識關(guān)聯(lián)模型及其語義連貫計算方法。本文將短文本關(guān)聯(lián)知識模型作為語義計算的載體,把短文本連貫知識流的生成作為語義計算的目的,具體研究以下內(nèi)容:(1)為了準確發(fā)現(xiàn)知識關(guān)聯(lián)模式,本文提出了短文本知識關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)模型。該模型將大規(guī)模Web事件短文本中蘊含的關(guān)聯(lián)知識表達為有限的關(guān)鍵詞層次關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò);通過并行化的分治方法高效地從Web短文本中發(fā)現(xiàn)不同的關(guān)鍵詞知識關(guān)聯(lián)模式;通過逐步求精方法對知識關(guān)聯(lián)模式進行優(yōu)化,不斷豐富細節(jié)知識并減少噪音對知識關(guān)聯(lián)模式的干擾。實驗結(jié)果顯示該模型可以發(fā)現(xiàn)主題突出、關(guān)聯(lián)緊湊的關(guān)鍵詞知識關(guān)聯(lián)。(2)為了提煉簡要的核心語義,本文提出了基于知識關(guān)聯(lián)的核心短文本提取模型。該模型通過馬爾科夫隨機場來高效的提煉事件中蘊含的有限的關(guān)聯(lián)知識及其分布以實現(xiàn)關(guān)聯(lián)語義的表達和推理;通過最大化信息梯度法提取較少數(shù)量的短文本來最大化覆蓋事件的關(guān)聯(lián)知識,并以此作為短文本的核心語義。實驗結(jié)果顯示該模型的可以發(fā)現(xiàn)言簡意賅的短文本關(guān)聯(lián)知識。(3)為了生成連貫的知識流,本文提出了基于人類記憶過程的短文本知識的語義連貫?zāi)Ｐ�。該模型自動�?gòu)建三種典型的認知邏輯結(jié)構(gòu)并從不同的認知邏輯結(jié)構(gòu)中獲得不同的關(guān)聯(lián)知識分布,不同的關(guān)聯(lián)知識分布對應(yīng)不同的關(guān)聯(lián)知識的激活擴散方向;連貫知識流的生成可以看作認知邏輯結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)化以及關(guān)聯(lián)知識的激活擴散,通過邏輯結(jié)構(gòu)決策學(xué)習(xí)以及關(guān)聯(lián)知識激活擴散來自動生成連貫知識流。實驗結(jié)果顯示該模型可以發(fā)現(xiàn)語義連貫的短文本知識流。(4)為了對連貫性進行準確評價,本文提出了基于關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò)的語義連貫性度量模型。該模型通過構(gòu)建關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)來反映語義連貫性狀態(tài);通過連貫特征提取、連貫性計算、連貫?zāi)Ｊ桨l(fā)現(xiàn)來建立可準確和全面反映知識關(guān)聯(lián)語義連貫性的定量評價指標體系。實驗結(jié)果顯示該模型可對知識關(guān)聯(lián)模型及其連貫計算所獲得的關(guān)聯(lián)知識進行連貫性評價。本論文以短文本知識關(guān)聯(lián)模型研究為突破,探索建立短文本知識關(guān)聯(lián)的理論和方法體系,從理論上進一步發(fā)展和完善短文本信息處理、認知信息學(xué)等相關(guān)理論和方法,研究成果可應(yīng)用于智能檢索系統(tǒng)、知識決策系統(tǒng)、智能問答系統(tǒng)等。
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1277442