WordNet与聚焦爬虫结合的半自动领域本体构建

"基于WordNet和聚焦爬虫的半自动领域本体构建" 本文主要探讨了如何利用WordNet和聚焦爬虫技术来构建领域本体，旨在解决传统手工构建本体过程中耗时耗力的问题。本体是语义网中一个重要的概念，它是一种形式化的、结构化的知识表示方式，用于描述领域内的概念、关系及其相互作用，从而支持机器理解和推理。 首先，文章提到了WordNet，这是一个广泛使用的英语词汇数据库，包含了丰富的词汇语义信息，如同义词集、上下位关系等。WordNet被视为构建本体的基础，因为它能提供大量预定义的概念和关系，为领域本体的构建提供了起点。通过WordNet，可以快速地获取和组织领域相关的词汇和概念，为后续的本体构建提供骨架。 其次，文章介绍了聚焦爬虫（Focused Crawler）的角色。聚焦爬虫是一种特殊的网络爬虫，它不是无目的地抓取网页，而是根据特定的领域或主题进行有目标的抓取。在构建领域本体的过程中，聚焦爬虫能够自动搜集与特定领域相关的信息，这些信息可以是网页、文章或其他在线资源。通过分析这些数据，可以发现新的概念、术语和它们之间的关系，进一步丰富和完善本体。 接下来，文章提到通过计算概念之间的相似度来构建和扩展本体。这是一种基于词义和语义关系的自动化方法，可以有效地识别和连接WordNet中的概念以及聚焦爬虫抓取到的新概念。相似度计算可能涉及到词汇的路径距离、信息内容、词汇共现等多个方面，以此来确定两个概念在语义上的接近程度，进而形成本体结构。 实验结果显示，这种基于WordNet和聚焦爬虫的半自动化方法能够快速有效地构建领域本体，并且对于已有的本体，该方法还能帮助扩展和更新，保持其与领域的相关性和时效性。这种方法的应用前景广阔，特别是在需要大量领域知识的领域，如智能多媒体、分布式数据库、CSCW（协同工作）和P2P网络等。 关键词：本体、WordNet、聚焦爬虫、概念相似度 文章提出的半自动领域本体构建方法结合了人工知识的结构化优势和自动数据挖掘的效率，为解决特定领域知识表示问题提供了有效工具，对于推动信息科学和技术的发展具有积极意义。