领域本体概念实例、属性和属性值的抽取及关系预测

被引：33

作者：

郭剑毅 ^{[1
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李真 ^{[1
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余正涛 ^{[1
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张志坤 ^{[1
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机构：

[1] 昆明理工大学信息工程与自动化学院

[2] 昆明理工大学智能信息处理重点实验室

来源：

南京大学学报(自然科学版) | 2012年 / 48卷 / 04期

关键词：

领域本体; 概念实例抽取; 属性抽取; 属性值抽取; 条件随机场; 支持向量机;

D O I：

10.13232/j.cnki.jnju.2012.04.015

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

研究了如何使用协作分类器(协作使用条件随机场(CRFs)和支持向量机(SVM))解决领域概念实例、属性及属性值的抽取以及它们三者之间对应关系预测的问题.首先将概念实例、属性及属性值看作三类实体,把概念实例、属性及属性值的抽取问题转化为命名实体识别问题,利用条件随机场建模进行命名实体识别;在此基础上定义实体间对应关系,对概念实例、属性及属性值三者的对应关系做预测,把概念实例、属性与属性值三者之间存在关系的向量标记为1,否则标记为0,利用支持向量机建模进行关系的预测.且以云南旅游景点概念实例、属性及属性值进行六组相关的实验.实验表明,在开放测试中协作分类器精确度达到84.4%、召回率达到82.7%及F值达到为83.6%,相比于词语共现F值提高了20个百分点.

引用

页码：383 / 389

页数：7

共 8 条

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