本文以一个地理特征词表(Feature Type Thesaurus,FTT)为研究实例,提出了一种对领域Ontology进行自动丰富的方法。FTT描述了200多种地理特征类型,依照等级结构组织,用于标引和组织美国亚历山大数字图书馆地名表(ADL Gazetteer)中的6百...本文以一个地理特征词表(Feature Type Thesaurus,FTT)为研究实例,提出了一种对领域Ontology进行自动丰富的方法。FTT描述了200多种地理特征类型,依照等级结构组织,用于标引和组织美国亚历山大数字图书馆地名表(ADL Gazetteer)中的6百万个地名。为了对FTT进行自动丰富,(1)首先从地名中抽取和发现有检索价值的、表示地理特征类型的通用词;(2)根据它们和标引主题词间的同现关系,在相同词族词汇的聚类过程中,确定与之相对应的主题词,进而将提取出的通用词定位到FTT的等级结构中。充分利用已经存在的大量标引语料,实现通用词的定位分析是核心内容,并且实验结果证明有效性达到82.7%。这项研究的实质是从Ontology标引的语料库中自动提取领域知识和标引知识,达到对Ontology的自动丰富。这一方法可以应用到类似的语料库和知识库上,实现新术语的发现、Ontology自丰富及其互操作。展开更多
文摘本文以一个地理特征词表(Feature Type Thesaurus,FTT)为研究实例,提出了一种对领域Ontology进行自动丰富的方法。FTT描述了200多种地理特征类型,依照等级结构组织,用于标引和组织美国亚历山大数字图书馆地名表(ADL Gazetteer)中的6百万个地名。为了对FTT进行自动丰富,(1)首先从地名中抽取和发现有检索价值的、表示地理特征类型的通用词;(2)根据它们和标引主题词间的同现关系,在相同词族词汇的聚类过程中,确定与之相对应的主题词,进而将提取出的通用词定位到FTT的等级结构中。充分利用已经存在的大量标引语料,实现通用词的定位分析是核心内容,并且实验结果证明有效性达到82.7%。这项研究的实质是从Ontology标引的语料库中自动提取领域知识和标引知识,达到对Ontology的自动丰富。这一方法可以应用到类似的语料库和知识库上,实现新术语的发现、Ontology自丰富及其互操作。