ORIGO：一种基于数字化图书馆资源的本体学习方法

摘要：

领域本体的匮乏制约了语义Web的发展。本文提出了一种与语言无关的无监督的领域本体学习方法ORI-GO，从数字化图书馆的文档中自动获取领域的概念和关系，主要包括同义关系和上下位关系。首先通过统计分析发现术语，然后利用概念语义距离和共现分析计算概念间的关联度，再使用关联规则和句法模式精炼相关关系，通过概念聚类算法获取上下位关系，最后利用启发式规则对候选本体进行修剪和合并，得到最终的领域本体。实验结果表明，这样的学习策略具有较好的实用性。

关键词： 本体学习 聚类 语言学上下文 数字化图书馆 ORIGO 启发式规则

作者: 徐惠 高志强 陆青健 朱万颖

作者单位: 东南大学软件学院 南京 210096 东南大学计算机科学与工程学院 南京 210096 江苏蓝深远望系统集成有限公司 无锡 214002

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008年中国信息技术与应用学术论坛

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 55-57

在线出版日期: 2008-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）