一种混合的领域概念分类体系自动构建算法

摘要：

领域概念分类体系自动构建在人工智能、自然语言处理和信息检索等领域具有重要作用，但现有研究较多关注通用知识，面向特定领域的研究较少，且存在领域概念间关系抽取准确率以及自动构建算法效率较低等问题。为此，提出一种混合的领域概念分类体系自动构建算法，该算法主要包括领域概念间关系抽取模块和分类体系构建模块。领域概念间关系抽取模块设计考虑中文自身的特点，采取句法树和基于规则相结合的方法，以提高抽取领域概念间关系的查准率和查全率；分类体系构建模块设计采取改进的BRT算法，从而在降低算法复杂度的同时，提高领域分类体系构建的查准率。在通信、金融和计算机领域的实验结果均表明，与BRT算法相比，该算法的构建效果较好，查准率最高可达到89.3%。

关键词：领域概念分类体系、贝叶斯玫瑰树、句法树

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划基金资助项目2012BAH74F02;上海市科委科研基金资助项目12dz1500205。

在线出版日期：2014-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：57-62,67