基于扩展语义网的知识资源组织技术研究

采用知识点的方式组织知识资源,有利于知识的获取、分享、分配和存取.但是传统的树型结构对知识的整体关系描述能力不足,不利于分布式环境下对知识资源的查找和定位.语义网是一种可以详细描述本体间复杂关系并具有天然分布式特性的技术.然而一般的语义网本身不是按照知识点的方式进行组建.本文对语义网进行扩展,使其适用于描述基于知识点组织的知识资源.通过应用案例,按照知识点进行扩展的语义网可以有效地描述知识资源间的相互关系,便于知识的理解和利用,并且对知识的查找和定位也变得更加方便.     

基于语义资源的生物医学文献知识发现研究

目前,生物医学文献的数量正在呈指数的方式快速增长,这些文献中隐含着大量有用的信息,挖掘这些文献可以形成医学假设。但传统的基于简单共现的方法会产生大量的目标词,导致很难发现有用的假设。该文提出了一种基于语义资源的方法,利用SemRep工具抽取句子内实体之间的关系,结合语义类型、概念的信息量以及关联规则对连接词、目标词进行过滤,并根据统计量信息对目标词进行排序。通过对Swanson发现的经典病例进行验证,实验结果表明该方法取得很好的效果。     

基于语义的查询扩展研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.本文提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词.此外,本文还给出了组合向量空间模型,作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.     

信息抽取的语义知识资源研究

本文讨论支持信息抽取的语义资源的建设问题, 举例说明了信息抽取至少需要三种层面的语义知识:(i)宏观的话语篇章知识, 籍此可以约束信息抽取的匹配模板的类型, 预测关键性的信息项目在文本中的分布位置；(ii)中观的论元结构知识, 籍此可以建立动词的论元成分跟事件模板的传递与继承关系, 帮助确定代词或空语类跟其先行语的回指关系, 进而确定其语义所指；(iii)微观的逻辑结构知识, 籍此可以确定否定词、量化词、模态词等逻辑算子跟其所约束的成分之间的逻辑关系（比如, 哪些成分处于否定的辖城之中, 其中哪个成分是否定的焦点, 在哪些语法条件下否定词是冗余的, 等等）。最后, 指出研究这三种语义知识所可利用的几种理论和方法。     

基于互信息的问句语义扩展研究

用户习惯用很少的关键字来检索所需的信息,这必然会导致出现用户所检索的信息与得到的信息有所偏差.针对这一现象,提出了基于互信息的问句语义扩展模型(QSE_BMI).它的好处在于可以根据用户自己制定的兴趣模型和输入的查询问句,检索出与用户兴趣相匹配的并且符合用户需要的相关信息.     

基于框架语义扩展训练集的有监督事件检测方法

事件检测是信息抽取领域的一个重要研究方向,目前的事件检测方法往往受限于数据稀疏、语料例句分布不平衡和歧义问题。该文研究发现框架语义知识库FrameNet(FN)含有丰富的已标注框架的语料,并且FN中定义的框架和事件检测中定义的事件具有极其相似的结构。框架由词法单元和一组框架元素组成,可与事件中的触发词和论元形成对应关系;而且,FN中的许多框架实际上也能表达某些事件。因此,该文利用这一相似性构建事件类型与框架类型的映射关系,从而选取FN中合适的例句作为事件检测的扩充语料,以此来优化事件检测性能。实验结果显示,针对触发词识别任务和事件类型识别任务,该文提出的框架语义辅助方法取得了较好的效果。     

基于概念语义同义扩展的文本检索研究

对TF-IDF分析后,提出一种已有关键词的文本的词条权重计算方法(TKSM),并以此构造基于概念语义同义扩展的文本检索模型(CSSERM) .实验表明,该模型的综合性能优于关键词检索模型,但精确率较关键词模型稍有降低.为此,构造基于概念同义扩展的文本检索模型与关键词模型结合的检索模型,两者的结合比例调整适当,能平衡检索系统的准确率与召回率,获得更好的检索效果.     

基于语义查询扩展的垂直搜索研究

基于关键词的搜索引擎无法满足用户需求,传统查询扩展方式又会带来许多语义理解错误,针对该问题,提出一种基于本体的垂直搜索引擎概念模型,建立基于关键词和基于概念的两层索引结构,利用行业领域本体对用户提交的关键词进行语义查询扩展,并对按照本体标注的文档进行排序优化,提高查询的查全率和查准率。     

基于语义的概念查询扩展

针对当前信息检索系统中所存在查准率低和查全率低的情况,分析了当前检索系统中常用的方法后,提出了一种基于语义的概念查询扩展方法.该方法结合概念语义空间来实现用户检索的概念查询扩展,以达到提高查准率和查全率的目的.实验结果表明,该方法相对于传统方法可以大幅提高用户检索的查准率和查全率.     

基于维基百科的短文本语义扩展方法研究

面对短文本信息内容稀疏、上下文语境提取困难的挑战,基于维基百科的结构化信息特征,提出一种利用NMF算法来扩展短文本语义的方法。通过自动识别与短文本信息语义特征相关的维基百科概念来丰富它的内容,从而有效提高短文本信息数据挖掘和分析的效果。实验结果表明与已有方法相比,应用此方法可以进一步提高短文本信息语义扩展的效率和准确率。     

基于文本语义离散度的自动作文评分关键技术研究

该文尝试从文本语义离散度的角度去提升自动作文评分的效果,提出了两种文本语义离散度的表示方法,并给出了数学化的计算公式。基于现有的LDA模型、段落向量、词向量等具体方法,提取出四种表征文本语义离散度的实例,应用于自动作文评分。该文从统计学角度将文本语义离散度向量化,从去中心化的角度将文本语义离散度矩阵化,并使用多元线性回归、卷积神经网络和循环神经网络三种方法进行对比实验。实验结果表明,在50篇作文的验证集上,在加入文本语义离散度特征后,预测分数与真实分数之间均方根误差最大降低10.99%,皮尔逊相关系数最高提升2.7倍。该表示方法通用性强,没有语种限制,可以扩展到任何语言。     

基于蒙古语名词语义网的同形词歧义消除研究

蒙古文同形词歧义消除问题是蒙古文信息处理的难点之一。该文提出了基于蒙古语名词语义网的同形词歧义消除方法,设计实现了同形词歧义消除算法,最后给出了语料库中同形词歧义消除实验的设计过程及结果分析。     

基于语义角色标注的汉语句子相似度算法

在语义角色标注过程中,经常需要检索相似的已标注语料,以便进行参考和分析。现有方法未能充分利用动词及其支配的成分信息,无法满足语义角色标注的相似句检索需求。基于此,本文提出一种新的汉语句子相似度计算方法。该方法基于已标注好语义角色的语料资源,以动词为分析核心,通过语义角色分析、标注句型的相似匹配、标注句型间相似度计算等步骤来实现句子语义的相似度量。为达到更好的实验效果,论文还综合比较了基于知网、词向量等多种计算词语相似度的算法,通过分析与实验对比,将实验效果最好的算法应用到句子相似度计算的研究中。实验结果显示,基于语义角色标注的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果。     

语义角色映射为句法成分的词汇语义制约规律及特点

该文以联接理论、事件结构理论为指导,进行词汇语义类、语义角色、句法成分对应关系的研究。选择人教社中小学语文课文语料,标注语义角色、句法成分及中心词的词汇语义类。在标注语料库的基础上,统计分析了词汇语义类与语义角色的对应关系,重点分析各语义类语义角色映射为句法成分的规律,并进一步总结了各词汇语义类的语义角色与句法成分的对应的特点。尽管词汇语义类、语义角色、句法成分之间存在错综复杂的关系,但还是有规律的,可以为计算机句法分析提供一些依据。     

一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法

为使知识库的信息搜索突破传统基于关键字查询的局限,提出一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法。将本体和语义扩展引入知识库,对用户查询条件进行扩展搜索,通过相关度分析对搜索结果进行排序,使搜索效果得到优化。实验结果表明,该方法能提高搜索查全率和查准率。     

怎样利用语言知识资源进行语义理解和常识推理

该文讨论怎样利用语言知识资源来帮助机器进行语义理解和常识推理。首先,指出人类生活在常识和意义世界中,人工智能机器人必须理解自然语言的意义,能够在此基础上进行常识推理。接着,简单梳理了基于知识和基于统计两种自然语言处理路线各自的优长和短缺。然后,说明完全绕开知识的统计方法和深度学习,都不能真正理解概念和语言。该文通过具体案例说明,《实词信息词典》已经配备了有关词项的语义角色关系及其句法配置信息;把这种语言知识加入知识图谱和内容计算中,可以为人工智能提供理解和解释从而造就一种可解释的人工智能。由于“物性角色”描述了名词所指事物的百科知识,可用以回答相关事物是什么(形式角色)、有哪些部件(构成角色)、用什么做的(材料)、怎么形成的(施成)、有什么用途(功用)等常识性问题。     

基于分布式表示和多特征融合的知识库三元组分类

三元组分类是知识库补全及关系抽取的重要技术。当前主流的三元组分类方法通常基于TransE来构建知识库实体和关系的分布式表示。然而, TransE方法仅仅适用于处理1对1类型的关系,无法很好的处理1对多、多对1及多对多类型的关系。针对上述问题,该文在分布式表示的基础上,提出了一种特征融合的方法—TCSF,通过综合利用三元组的距离、关系的先验概率及实体与关系上下文的拟合度进行三元组分类。在四种公开的数据集(WN11、WN18、FB13、FB15K)上的测试结果显示,TCSF在三元组分类上的效果超过现有的state-of-the-art模型。     

基于互联网的词汇语义知识库构建框架研究

互联网已成为全球最大的知识资源库,然而要从互联网上获取有用的知识却非常困难。本文提出一种基于互联网的词汇语义知识库构建框架,分为三个大模块：网页文本自动获取、知识获取和知识应用。该框架能实现在线获取海量网页文本,提取中文组合词并对其进行词标注,获取同义词集和词间语义关系,进而实现语义计算。词汇语义知识库的构建将为大量的知识应用提供基础。