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Web環(huán)境下基于語義關(guān)聯(lián)的文本理解

發(fā)布時間:2017-12-24 15:27

  本文關(guān)鍵詞:Web環(huán)境下基于語義關(guān)聯(lián)的文本理解 出處:《華中科技大學(xué)》2016年博士論文 論文類型:學(xué)位論文


  更多相關(guān)文章: 文本分析 語義相關(guān)性 維基百科 自動摘要 語義模式匹配 詞向量 情感分析


【摘要】:在互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下,為了更好的處理網(wǎng)絡(luò)中的各種文本,提出基于文本語義關(guān)聯(lián)關(guān)系的文本理解。主要研究文本語義關(guān)聯(lián)的獲取和度量,以及將語義關(guān)聯(lián)關(guān)系運用到各種文本分析中。為了獲取并度量詞匯間語義關(guān)聯(lián)信息,提出基于維基百科的文本語義關(guān)聯(lián)的獲取。當(dāng)前對維基百科的使用大多集中在擴展概念的相關(guān)概念,而不能夠定量的分析概念間的語義相關(guān)度。針對這一問題,考慮維基網(wǎng)頁文本的半結(jié)構(gòu)化特點,使用概念頁面的鏈接關(guān)系構(gòu)造概念的語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),并利用各概念頁面構(gòu)造維基百科的詞條-概念映射結(jié)構(gòu)。使用馬爾科夫隨機游走算法在概念網(wǎng)絡(luò)上獲取概念間語義關(guān)聯(lián)強度,通過詞條概念映射結(jié)構(gòu)將這種關(guān)聯(lián)關(guān)系映射到詞匯間。實驗結(jié)果顯示加入維基百科的語義信息,無論是文本主題的獲取能力,還是文本的分類和聚類的精度,都有了提高。對于網(wǎng)絡(luò)特定領(lǐng)域的短文本的語義理解,提出通過對查詢接口標(biāo)簽文本進行語義關(guān)聯(lián)分析,研究了網(wǎng)絡(luò)查詢接口的模式匹配這一典型應(yīng)用。在查詢接口的模式匹配上,當(dāng)前研究主要使用接口表單布局視覺信息,將表單表達成樹狀結(jié)構(gòu),進而將接口模式匹配轉(zhuǎn)化到樹的匹配。這種方式?jīng)]有充分利用表單元素的語義信息,特別是標(biāo)簽文本的語義信息。針對這個問題,提出一個基于語義關(guān)聯(lián)的接口模式匹配算法。同時配合鏈表型的查詢接口模型,該算法可以很好的處理接口的模式匹配,進而快速的進行查詢接口的集成。實驗結(jié)果顯示了加入語義信息后接口的模式匹配精度和匹配速度都有提高。對于網(wǎng)絡(luò)中跨領(lǐng)域的長文本的語義理解,提出使用語義關(guān)聯(lián)三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對文本進行語義關(guān)聯(lián)分析,研究網(wǎng)絡(luò)新聞、博客等網(wǎng)絡(luò)長文本的自動摘要。之前的研究大多只能考慮文本中句子的相似度,或考慮句子中單詞的重要度,而很少考慮其中的短語語義關(guān)聯(lián)信息。針對這一問題,我們對自動摘要的圖模型基于文本語義關(guān)聯(lián)關(guān)系進行了優(yōu)化和改進。在圖模型中,普遍的做法是使用句子作為圖的頂點,句子間的相似性作為圖的帶權(quán)邊。改進后的模型,不僅考慮文本中句子的相關(guān)性,而且考慮更低一級的短語級別的相關(guān)性。兩層語義關(guān)聯(lián)圖模型作為文本自動摘要模型在單文本和多文本摘要上的表現(xiàn),顯示了該模型的有效性。對于網(wǎng)絡(luò)中由用戶交互產(chǎn)生的文本的語義理解,提出使用詞語向量基于社交網(wǎng)絡(luò)中海量交互式文本自身進行語義關(guān)聯(lián)分析,研究社交網(wǎng)絡(luò)中評論的情感傾向性。用戶在與互聯(lián)網(wǎng)的交互中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中有很多是承載著用戶情感的。無論是在微博的熱門事件上,還是在網(wǎng)上商城的商品買賣上,用戶的評論都是很有價值的,尤其是這些評論的情感傾向。這些情感傾向表達了人們對熱門事件的態(tài)度和對商品服務(wù)的滿意程度。對網(wǎng)絡(luò)評論的情感進行分析,無疑是很有必要的。當(dāng)前普遍的做法是使用傳統(tǒng)的主題分類算法進行或者基于情感詞典進行情感分類。這些方式?jīng)]有考慮到大數(shù)據(jù)時代的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,對評論的情感分類并不理想;谠~向量的詞語特征表達方式,使用Skip-gram模型對評論進行詞向量的訓(xùn)練,可以獲取詞匯間的語義關(guān)聯(lián)。再通過句子生成模型能在不借助外部情感詞典的基礎(chǔ)上進行情感傾向性分析。實驗的結(jié)果顯示該算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】:華中科技大學(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:1328922

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