一种基于句子结构特征的领域术语上下位关系获取方法

摘要：

针对领域本体构建中概念上下位关系获取难的问题,提出融合句子结构特征的概念上下位语义关系抽取方法.首先利用层叠条件随机场(cascaded conditional random fields,CCRFs)算法建模实现概念上下位实体识别,然后通过对句子结构特征分析得出融合概念上下位关系的句子结构特征,最后利用融入句法特征基于支持向量机(support vector machine,SVM)建模的方法实现概念上下位关系抽取.为验证提出方法的有效性,以旅游领域上下位实体关系抽取为例进行了相关实验.实验结果表明:基于CCRFs模型的识别效果相对于现有的单层模型有较大改进,其F值提高了6.57％;加入句法特征基于SVM概念上下位关系抽取方法较现有的基于条件随机场(condi-tional random fields,CRFs)概念上下位关系抽取方法更有效,其F值提高了4.68％.

关键词：领域本体、概念上下位关系、关系抽取、层叠条件随机场(CCRFs)、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：26

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：重庆市自然科学基金cstc2012jjA20016;重庆市科学技术研究项目KJ110501The Natural Science Foundation Project of CQ CSTCcstc2012jjA20016;The Chongqing Science and Technology Research ProjectKJ110501

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：385-389