基于多源信息融合的API知识图谱构建

被引:1
作者
马展
王岩
王微微
赵瑞莲
机构
[1] 北京化工大学信息科学与技术学院
关键词
Stack Overflow; 知识抽取; 信息融合; 知识图谱; 信息检索;
D O I
10.15888/j.cnki.csa.008216
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
摘要
API相关的知识通常分散隐含在多个信息源,如API参考文档、问答网站等非结构化的文本中,不利于API的查询与检索.为此,提出一种多源信息融合的API知识图谱构建方法,以提高API检索的效率. API参考文档从设计者角度描述了API的功能和结构, Stack Overflow问答网站从用户角度提供了API的使用目的及应用场景,二者互为补充,可共同为API查询与检索提供支持.通过分析API参考文档,抽取API和领域概念作为实体,构建API和领域概念之间的关联关系;利用Stack Overflow问答网站,抽取问答QA和API概念作为实体,构建问答QA和API概念之间的关联关系.在此基础上,将二者进行知识融合,构建多源API知识图谱,以实现基于知识图谱的API推荐.为验证本文方法,分别从知识抽取的准确性和推荐应用两方面对本文构建API知识图谱的有效性进行评估.实验结果表明,基于知识图谱的API推荐,在推荐效果及效率上均有提升.
引用
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页码:202 / 210
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