【摘要】：語義表示是語義計算的基石,本文提出運用屬性來表征概念語義,并采用機器學(xué)習(xí)的方法來量化基于屬性知識粒度的概念語義表示方法。首先從"知網(wǎng)"中抽取自由屬性知識的種子詞匯,然后采用模板的方法來擴展屬性知識庫;在已有自由屬性知識庫的基礎(chǔ)上訓(xùn)練概念與屬性知識的約束知識,并量化兩者間的約束關(guān)系。最后對該方法進行了實現(xiàn)。
【圖文】：

不同的概念定義所使用的屬性集是不同的。換言之，不同的屬性具有不同的概念定義域。比如，，“性格”一般不會被用于對某種物質(zhì)進行刻畫，而“密度”一般也不會用于對人進行描述。屬性詞的相關(guān)知識對自然語言處理概念的定義和描述非常重要。例如圖 1 對實體“蘋果”的屬性描述。圖 1 蘋果的概念屬性約束圖圖 1 中的信息表明實體概念“蘋果”有多個屬性名，包括“顏色”“品種”等多個屬性名，而每個屬性名又包含多個屬性值。從而可以看出，屬性的概念語義約束模型就是把一個實體概念看成由多個屬性名來表征，而每一個屬性名又由不同的屬性值來填充。在模型的具體實現(xiàn)上有兩個難點需要突破，難點之一在于如何獲取足夠的屬性名來描述概念。對于屬性名的獲取問題，主要從經(jīng)典的知識庫資源中生成基本的屬性名集合，這些屬性名基本上涵蓋了語義表達所需要的信息。例如在知網(wǎng)中屬性名是具有一定數(shù)量的，作為表達知識的基元

可以作為首選資源。第二個問題是屬性名與屬性值的映射問題。在實際的語言應(yīng)用中，屬性值與屬性名一般不會同時出現(xiàn)在上下文中，那么如何擴展屬性值的規(guī)模來映射屬性名是重要的實際問題。為了解決這些問題，本文提出屬性與概念間語義約束模型，如圖 2所示。

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本文編號：2576562