Freebase研究及应用

文中主要对语义数据库网站Freebase进行研究。首先,介绍了语义数据库Freebase及其查询方法,然后,研究其他学者对Freebase查询提出的2种改进方法,并进行了比较。最后,使用Freebase提供的开放接口构建了电视剧知识库,并使用Metaweb query language(MQL)进行查询操作,实现了简单的本体查询。

基于属性坐标系框架下的Freebase语义库研究

属性坐标系是由n个不相关的属性组成的一个n-1维坐标系。第n+1个属性,可以由这n个属性做合取运算得到;这样在这个n-1维坐标系中,就形成一个唯一点来表示这第n+1个属性。2007年Freebase数据库的建立,使得该属性坐标系理论得以验证,并为属性坐标系的建立提供可能,而且将在语义相关度计算中发挥重要作用。

基于多知识库的短文本实体链接方法研究——以Wikipedia和Freebase为例

【目的】基于多知识库进行实体链接,解决基于单一知识库的实体链接覆盖度低的问题。【方法】首先生成文本的n-gram并利用词性和多个指称–实体字典获取候选指称,然后生成指称组合并保留覆盖度最大且不被其他组合包含的指称组合,接着生成候选实体序列并利用多知识库信息计算实体序列的相关度,最后选择相关度最大的实体序列为最终结果。【结果】以Wikipedia和Freebase为例的实验结果表明,基于Wikipedia+Freebase的实体链接准确率、召回率、F值分别达到71.81%、76.86%、74.25%。【局限】基于词性过滤n-gram缺乏理论依据,数据集FACC1具有高准确率和低召回率的特点。【结论】利用多个知识库的实体信息,能够提升实体链接效果。

语义数据库Freebase研究

采用文献研究与案例分析方法,对语义数据库Freebase进行研究。介绍Freebase与其他语义Web项目的区别及其数据来源,并分析其数据库架构的技术特性,对其在语义Web环境下知识表示和组织的理念与技术进行重点研究。同时对国外基于Freebase的应用进行探讨,为国内图书馆使用Freebase数据提供建议。

融合知识图谱的查询扩展模型及其稳定性研究

旨在构建一种基于知识图谱Freebase的查询扩展模型,通过从Freebase中抽取与查询相关的若干实体及实体属性作为扩展词来重构查询,从而更好地表达用户的信息需求。在计算扩展词权重时,参考了投资组合理论中收益-风险分析方法,最大化扩展词和查询的相关性收益,同时也最小化扩展词可能带来的查询漂移的风险。最后将查询相关的实体和实体属性作为两种特征和查询语言模型结合实现查询扩展。在两个Web数据集上进行实验,用来检验所提出的扩展模型对检索系统的有效性和稳定性的影响。实验结果表明,提出的查询扩展模型与一元语言模型LM相比,检索结果的平均准确率(mean average precision,MAP)在两个数据集上有6%至15%的显著提升;和基于伪相关反馈的查询扩展模型RM3相比,有效性及稳定性都有不同程度的提升。

面向知识库问答的实体链接方法

面向知识库问答的实体链接是指将自然语言问句中实体指称链接到知识库中实体的方法。目前主要面临两个问题:第一是自然语言问句短,实体指称上下文不充分;第二是结构化知识库中实体的文本描述信息少。因此,该文提出了分别利用候选实体的类别、关系和邻近实体作为候选实体表示的方法,弥补知识库实体描述信息不足的问题。同时,通过语料训练得到问句指称的相似实体指称作为其背景知识。最后,结合实体流行度,共同作为实体消歧的特征。实验结果表明,上述提到所有特征的线性组合在数据集上高于单个特征的结果,表现最佳。