基于部件扩展的领域本体术语抽取研究

"领域本体术语抽取研究" 本文主要探讨了如何有效地抽取多字词的领域本体术语，以提高本体构建的质量。研究提出了基于部件扩展的本体术语抽取方法，该方法利用词语的部件特性，特别是它们在特定领域的聚合性和词性特征。首先，通过领域词频比较抽取部件；接着，依据术语长度、词性构成和内部结合度等条件，设计扩展规则将部件组合成候选术语；最后，通过上下文关联信息和语境信息来筛选出真正的本体术语。 在实验部分，这种方法在IT领域的数据集上进行了测试，结果显示其准确率为83.5%，召回率为87%，相比基准方法提高了2.5个百分点。然而，部件抽取的准确性依赖于平衡语料库，因此部件的质量直接影响术语抽取的效果。 尽管存在这一局限性，实验结果证明了该方法的有效性，对本体学习和本体构建具有积极的意义。本体，特别是在大数据时代，对于知识检索、知识工程等领域的重要性不言而喻。然而，构建和维护本体的难度限制了相关领域的发展。因此，本体术语抽取成为了解决这一问题的关键步骤。 术语在本体中扮演着至关重要的角色，它是概念的实例化表示，尤其在特定领域内，多词型术语通常富含领域知识。本文中提到的本体术语特指领域本体中的核心术语，因此，抽取这些术语对于构建高质量的领域本体至关重要。 相关工作方面，本体术语抽取已经有许多研究，包括基于规则的方法和基于统计的方法等。这些方法各有优缺点，但本研究提出的部件扩展方法旨在更精确地捕捉领域术语的特征，从而提升抽取的准确性。 本文的研究为本体构建提供了一种新的、有效的工具，对于促进信息高速运作，以及解决大数据时代下的知识组织和检索问题具有实际应用价值。未来的研究可能进一步优化部件抽取策略，以减少对外部资源的依赖，并探索更复杂语境下的术语识别技术。