基于无监督学习的部分-整体关系获取

摘要：

针对面向中文自由文本的部分-整体关系抽取问题，提出一种基于无监督学习的方法．首先提出子模式提取算法，从领域文本集中获取概念对和概念对所在上下文模式，利用概念对和概念对上下文模式建立分布式语义模型；然后采用协同聚类算法将具有相同语义关系的概念对聚合成簇，通过训练L1正则化逻辑回归模型提取簇的特征并得到代表每个簇语义关系的概念对上下文模式；最后根据模式识别表达部分-整体关系的簇，从而获取部分-整体关系概念对．实验结果表明，该方法取得较好的性能，F度量达到68．97％，优于传统聚类方法（55．77％）和模式匹配方法（61．95％）．

关键词：本体、无监督学习、部分-整体关系、分布式语义模型、协同聚类

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院重点实验室开放基金20110102

在线出版日期：2014-08-13（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：590-596