多源数据融合：扩展特征向量空间模型的应用

"这篇文章是2013年发表在《山东大学学报(理学版)》上的自然科学类论文，作者陈柯锐和潘君，主要探讨了如何使用扩展特征向量空间模型来解决多源数据融合中的语义角色标注问题，以提高自然语言处理中的本体资源扩充效率。" 在自然语言处理中，本体资源的扩充是一个核心问题，它涉及到从各种不同的数据源收集和整合信息，以创建一个全面的数据管理平台。传统的单一数据源往往覆盖不全，因此需要构建一个AVP(Abstraction, Vocabulary, and Presentation)数据平台，该平台的目标是对来自不同来源的网站数据进行有效管理和融合。在这个过程中，一个关键挑战是多源数据的融合，即如何将不同网站的数据进行语义角色标注，并消除歧义，最终整合到以义项为基础的数据仓库中。 为了解决多源数据融合中的语义角色标注问题，论文提出了一种自动语义判歧方法。这种方法的核心是利用每个词条中的属性值对作为特征模板，结合属性值的共现概率，采用扩展向量空间模型对数据进行分析和识别。扩展向量空间模型是一种信息检索和文本分类的工具，它可以有效地表示文本特征并计算相似性，从而帮助识别和解决词汇歧义。 在实施过程中，系统首先提取词条的属性值对作为特征，这些特征反映了词汇的上下文信息。然后，通过分析这些属性值在不同数据源中的共现情况，计算它们的关联概率，以此来判断词汇在不同语境下的意义。最后，利用扩展向量空间模型对这些特征进行处理，确定最合适的义项，实现对歧义的自动判断。 实验结果显示，这个系统在多源数据融合的语义判歧问题上表现优秀，提出的算法能够有效地处理数据融合中的歧义，提高了信息整合的准确性和效率。这表明，扩展特征向量空间模型在多源数据融合中的应用具有显著的实用价值，对于自然语言处理和信息管理领域有着重要的理论和实践意义。 这篇论文为多源数据融合提供了一个创新的解决方案，通过扩展特征向量空间模型和自动语义判歧技术，实现了更高效、更准确的本体资源扩充，对于提升大数据时代的语义理解能力具有积极的贡献。