基于维基百科的软件工程领域概念知识库自动化构建与语义准确性研究

该论文研究关注于解决现有的语义知识库在内容全面性和准确性方面存在的问题，特别针对软件工程领域的概念。研究者提出了一种新颖的方法，即利用维基百科作为基础源构建领域概念语义知识库。论文的核心内容包括以下几个关键步骤： 1. 数据采集：以SWEBOK V3的概念为标准，从维基百科中获取软件工程领域的概念及其解释文本。这是构建知识库的基础，因为维基百科具有丰富的信息和跨领域的关联性。 2. 概念解析与关键词抽取：通过对解释文本的分析，抽取关键词来表示概念的语义。这里采用了两种方法，一是LDA主题模型结合TF-IDF算法，另一种是与TextRank算法结合，以提高关键词的抽取准确性和代表性。 3. 知识结构构建：利用维基百科中概念的层次关系、解释文本关键词之间的链接关系以及不同概念解释文本关键词的连接，构建一个复杂的语义网络，以体现概念间的内在联系。 4. 语义相似度计算：通过随机游走算法来衡量概念间的语义相似度，这是一种计算复杂网络中节点间相似性的常用方法，有助于理解和评估知识库的连通性和一致性。 5. 有效性验证：通过将自动构建的语义知识库与人工标注的结果进行对比，实验结果显示，构建的语义知识库的语义相似度准确率达到了84%以上，这有力地证明了提出的构建方法的有效性和实用性。 论文的创新之处在于它结合了维基百科的开放性和机器学习技术，为知识库的自动生成提供了一种新的途径。此外，通过高准确率的语义相似度计算，该方法有望在搜索引擎优化、信息检索等领域得到应用，提高了知识表示的准确性和检索效率。未来的研究可以进一步探索如何扩展到其他领域，或者改进关键词抽取和语义相似度计算的精度。