基于粗糙集与模糊聚类的政务本体智能学习方法

该篇论文研究的焦点在于构建一种创新的政务本体学习模型，旨在解决政务信息资源庞大背景下自动或半自动抽取概念和关系的挑战。传统的模式匹配算法在处理概念间隐性关系时存在不足，这篇工作正是为了弥补这一空白。 论文首先强调了政务信息资源的独特性，其规模大且内容复杂，这使得本体学习成为政务信息化领域的一个关键问题。研究者提出的方法基于粗糙集和模糊聚类理论，对现有的模式匹配算法进行了改进。粗糙集理论有助于处理不确定性，而模糊聚类则增强了对数据中的模糊性和噪声的容忍度，从而提高了模式识别的准确性。 论文的核心步骤包括：首先，通过命名实体识别技术从海量文本中挖掘出领域的关键概念。接着，通过文本分类算法对数据进行预处理和组织，以便找出与概念相关的具有高相似度的句子。这些句子作为基础，进一步进行模式分析，提炼出概念之间的显式和隐式关系。is-a关系作为核心要素，通过改进的模式匹配方法得以更精确地捕捉和表达。 此外，论文定义了一个形式化的本体结构，强调了概念、is-a关系、关系名称集合和约束关系的重要性，这些元素共同构成了一个完整的领域本体。通过这种方式，研究者不仅关注概念的提取，也注重关系的完整性，尤其是那些传统方法难以捕捉的隐性联系。 实践结果证明，这种基于粗糙集和模糊聚类的政务本体学习模型在政务信息资源的学习过程中表现出较高的效率和有效性。它不仅能够有效地从大量数据中抽取政务本体，而且能更好地理解和表示概念间的复杂关系，这对于提升政务信息管理的智能化水平具有重要意义。 这篇论文提供了一种新颖的方法论，对于推动政务本体的自动化学习和知识发现具有重要的理论价值和应用潜力，尤其是在大规模政务数据处理和知识图谱构建中。