發(fā)布時間：2018-11-11 15:58

【摘要】：為提高中文開源數(shù)據(jù)集間屬性關(guān)系識別的準(zhǔn)確率,提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的細粒度對齊方法,綜合利用屬性的擴展、定義域等對屬性間的同義、包含、相關(guān)等關(guān)系進行統(tǒng)一識別.方法首先利用統(tǒng)計理論確定屬性的數(shù)據(jù)類型,并給出類型感知的屬性相似度計算方法.在此基礎(chǔ)上,將屬性關(guān)系識別建模為多分類問題,抽取有效特征對不同關(guān)系進行描述并用于隨機森林模型的構(gòu)建.實驗結(jié)果表明,該方法中屬性數(shù)據(jù)類型判別的準(zhǔn)確率達94.6%,最終對同義、包含、相關(guān)關(guān)系識別的F1值分別為71.3%,57.3%及59.9%.相比只關(guān)注同義屬性的傳統(tǒng)方法,細粒度屬性對齊方法不僅提高了同義屬性識別的準(zhǔn)確性,而且可識別出相互包含和相關(guān)的屬性,證明了其在中文開源數(shù)據(jù)集上的有效性.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of attribute relationship recognition among Chinese open source data sets, a data-driven fine-grained alignment method is proposed to identify the synonyms, inclusions and correlations among attributes by using the extension of attributes and the domain of definition. Methods firstly, the data types of attributes are determined by statistical theory, and the method of calculating the similarity of attributes is given. On this basis, attribute relationship recognition is modeled as a multi-classification problem, and effective features are extracted to describe different relationships and to be used in the construction of stochastic forest model. The experimental results show that the accuracy of attribute data type discrimination in this method is 94.60.The F1 values of synonym, inclusion and correlation recognition are 71.37.3% and 59.9%, respectively. Compared with traditional methods which only focus on synonymous attributes fine-grained attribute alignment not only improves the accuracy of synonymous attribute recognition but also recognizes mutually contained and related attributes which proves its effectiveness in Chinese open source data sets.
【作者單位】： 中科院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點實驗室;中國科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2012AA011005)
【分類號】：TP391.1

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2 張亮;胡學(xué)鋼;;多層次屬性值下概念格的動態(tài)轉(zhuǎn)化[A];計算機技術(shù)與應(yīng)用進展——全國第17屆計算機科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];2006年

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8 張秀麗;符號屬性值的相似度學(xué)習(xí)及屬性重要性研究[D];河北大學(xué);2011年

9 張朝勝;領(lǐng)域本體概念實例、屬性及屬性值提取研究[D];昆明理工大學(xué);2011年

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本文編號：2325361