發(fā)布時間：2020-07-12 10:49

【摘要】：在社會化媒體成為最受歡迎的信息傳播和網(wǎng)絡(luò)互動方式的今天,UGC信息也如洪水般泛濫。UGC的信息爆炸與價值利用間的矛盾已經(jīng)成為了社會化媒體亟待解決的問題。UGC信息源中知識的管理和利用,既是情報學(xué)發(fā)展的機遇,亦是對情報學(xué)的挑戰(zhàn),因此對UGC信息源中知識的高效組織就顯得尤為重要。本體作為知識組織的方法和技術(shù),不但可以有效的實現(xiàn)對UGC信息源中知識的組織,更能為社會化媒體的語義檢索提供基礎(chǔ)支持。傳統(tǒng)的領(lǐng)域本體是針對學(xué)科領(lǐng)域知識進行構(gòu)建的,因而無法良好的支持基于用戶知識的社會化媒體；與此同時,由于UGC信息的獨特性質(zhì),傳統(tǒng)的本體構(gòu)建方法也無法直接的應(yīng)用到對UGC信息源中知識的組織,因此需要利用UGC信息源進行主題知識的應(yīng)用本體構(gòu)建,以滿足社會化媒體語義檢索的需要。本文在對現(xiàn)有本體構(gòu)建方法比較分析的基礎(chǔ)上,針對UGC信息源的分類和特征,對部分本體構(gòu)建方法進行了改進和擴展,提出了一套結(jié)合UGC信息源中半結(jié)構(gòu)化的維基百科信息和UGC信息源中非結(jié)構(gòu)化的文本資源信息為基礎(chǔ)的本體構(gòu)建方法體系并實現(xiàn)其原型系統(tǒng),不僅為構(gòu)建支持社會化媒體語義檢索的應(yīng)用本體一般方法提供了一定的參考價值,而且對后來的本體研究者具有一定的指導(dǎo)意義。 本論文的基本思路是圍繞UGC信息源的特點,找到適合進行應(yīng)用本體構(gòu)建的UGC信息源,通過對多種本體構(gòu)建方法在UGC信息源中的應(yīng)用進行比較,找到適合于UGC信息源的應(yīng)用本體構(gòu)建方法,并對部分方法進行改進,來實現(xiàn)基于UGC信息源的應(yīng)用本體構(gòu)建。關(guān)鍵內(nèi)容包括UGC信息源的特征分析與選擇、基于UGC信息源的本體概念獲取方法、基于UGC信息源的本體關(guān)系獲取方法、基于UGC信息源的本體維護方法等。文中附有圖56副,表33個。全文約16萬字,共分為7個部分,主要內(nèi)容如下： 第1部分探討本體及本體構(gòu)建的相關(guān)理論基礎(chǔ)。首先對信息科學(xué)領(lǐng)域中的本體論進行了討論,描述和界定了本體的概念,闡述了本體在知識描述、知識共享方面具備的特征,介紹本體的類型以及本體的基本元素；詳細論述了XML、RDF和OWL三種本體描述語言的規(guī)范；討論了本體構(gòu)建的原則、方法和工具。然后針對本體的構(gòu)建方法,闡述了在本體構(gòu)建中概念抽取、關(guān)系抽取和本體維護方法中所涉及的語言學(xué)、邏輯學(xué)和耗散結(jié)構(gòu)理論的基礎(chǔ)知識。 第2部分主要討論了UGC信息源的概念和界定,分析了UGC信息源的內(nèi)容形式和發(fā)布形式,然后從傳播學(xué)和心理學(xué)對其進行了分類,通過找到不同UGC信息源中概念的信息分布特征,選擇適宜進行應(yīng)用本體構(gòu)建的UGC信息源。 第3部分共分為兩個小節(jié),首先探討了基于維基百科的本體概念獲取方法,包括對維基百科中實體概念模型的分析和本體概念的抽取。接著探討了基于UGC信息源文本的本體概念獲取方法。在基于UGC信息源文本的本體概念獲取方法中,首先從宏觀上闡述了本文基于中文UGC信息源的本體概念獲取模型,分別討論了UGC語料庫的獲取與預(yù)處理和本文選用的中文分詞方法；運用維基百科抽取的本體概念與UGC文本的詞性規(guī)則組合建立詞性組合規(guī)則庫,并對UGC信息源文本中的本體概念進行抽��；利用基于互信息和左右信息熵的概念過濾方法對本體概念的獨立性和完整性進行過濾,并針對過濾方法的不足,實施基于中心詞的概念補充方法對獲取的本體概念進行補充,最后運用領(lǐng)域相關(guān)度和一致度的篩選方法得到本體概念中的核心概念。 第4部分共分為兩個小節(jié),首先分析了維基百科中的分類關(guān)系,并采用中心詞匹配、共標(biāo)引和目錄表的方法對維基百科中的分類關(guān)系進行抽��；接著通過對UGC信息源文本中分類關(guān)系獲取方法的分析,采用基于包含原理、基于模板匹配和基于層次聚類的方法對UGC信息源文本中存在的分類關(guān)系進行抽取。然后針對UGC信息源中存在的非分類關(guān)系,抽取維基百科抽取中出現(xiàn)的可能存在關(guān)系的概念對,利用關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法提取UGC信息源文本中出現(xiàn)的可能存在關(guān)系的概念對,并抽取概念對之間的動詞,利用CVF*IVF方法對這些動詞進行過濾,找到合適的動詞作為概念對的謂詞,最后利用對數(shù)似然比的方法找到合適的本體三元組模型。 第5部分在基于前文研究內(nèi)容的基礎(chǔ)上,將本體概念和本體關(guān)系形式化后,依照本體維護的一般過程,提出了基于中文UGC信息源的本體變化捕捉框架,通過對本體維護操作方法和本體維護的一致性約束的分析,提出了基于UGC信息源的本體維護成本算法,并對UGC信息源中的維護需求進行了應(yīng)用舉例和分析。 第6部分構(gòu)建了基于中文UGC信息源的應(yīng)用本體構(gòu)建原型系統(tǒng),提出了系統(tǒng)在分詞、概念獲取、關(guān)系獲取方面的具體需求,并對系統(tǒng)進行了總體設(shè)計以及功能和界面的展示,本文把原型系統(tǒng)分為三大塊以及十小塊功能模塊并對每一功能模塊的系統(tǒng)界面和功能進行了詳細的闡述。 最后對全文進行了總結(jié),指出了研究中存在的不足之處,并對接下來的研究進行了展望,引出作者進一步研究的基礎(chǔ)和方向。
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：G254
【圖文】：

圖1-1 RDF/XML形式化描述圖RDF數(shù)據(jù)模型包含3種類型的元素：(1)資源（Resource)和實體（Entities)，用統(tǒng)一資源標(biāo)識符URI進行資源標(biāo)識。(2)屬性(Proporties)，界定了網(wǎng)絡(luò)資源的各方面，包括特征(Characteristics)、性（Attributes)或關(guān)系。比如“作者”和“主頁”。

(3)屬性值或聲明，即已命名的屬性被賦予的特定資源就是RDF的屬性值或聲明。RDF聲明由3個組成部分，近似于漢語中的主謂賓結(jié)構(gòu)：主體，一個特定的資源，用摘圓標(biāo)記；謂詞（Predicates)，一個被命名的屬性，用箭頭標(biāo)記；對象（Objects)，在該資源中屬性的取值，用矩形標(biāo)記。RDF的基本構(gòu)造就是<資源，屬性，屬性值>,總體也稱之為陳述（Statement)。每一個資源的RDF描述由許多條陳述構(gòu)成。由于陳述由三部分組成，所以也稱為三元組。三元組中的每個元素在RDF中都有明確的名稱定義。因此，RDF中描述資源的最小單元陳述的三元組模型為<主體，謂詞，對象>。

圖3-1維基百科中實體概念模型圖圖3-1是對維基百科中實體“蘋果公司”的三種特征的概念模型簡圖，其中實體用“Entity”標(biāo)識出來，無標(biāo)識的白框內(nèi)的信息表示的是沒有被維基百科標(biāo)注的文本，連接線上的文字表示特征的類型，每個維基百科說明的事物都能夠用這種概念特征模型圖來表示。下文主要對同義詞特征和類型特征的抽取進行介紹，關(guān)系特征只介紹如何抽取與目標(biāo)事物相關(guān)的概念，而關(guān)系特征中關(guān)系的抽取將放在下一章中進行討論。維基百科通過WIKI代碼對維基百科中的條目進行描述，如圖3-2所示。這段代碼表示，手機并不是無繩電話，屬于IT類與通訊類，在IT類中與之相關(guān)的術(shù)語有“無繩電話”、“q!繩桘妐”等

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本文編號：2751836