面向中文指称概念的知识获取方法研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

61203284

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

王石

完成单位：

中国科学院计算技术研究所

中文关键词：

指称概念语义分析; 隐喻发现; 知识获取; 自然语言理解;

其他语种关键词：

nominal concept semantic analysis; metaphor detection; knowledge discovery; natural language processing

项目类型：

青年科学基金项目

语种：

中文

开始日期：

2013-01-01

结束日期：

2015-12-31

中文摘要：

指称概念内部蕴含着丰富的知识，由于这些知识具有常识性和高压缩性，基于语料库的方法在获取时遇到了困难。本课题在已构建的大规模中文指称概念库和上下位知识库基础上，研究从指称概念内部获取语义关系的新方法，是对大规模知识库建设的有益补充。首先,结合上下位知识库和语料库度量概念间的语义结构相似性,监督学习指定类型的语义关系，并用语义规则进行知识验证。其次，采用软层次聚类方法，非监督学习指称概念内未指定类型的语义关系，并用词汇-句法模式方法自动分析其元性质，辅助人工关系命名并最终建立层次性的语义关系分类体系。最后，借助于中文指称概念的构词规律，利用后缀频率统计特征和语义验证规则，从指称概念中获取后缀型上下位关系，并基于隐喻词汇和语境特征识别和排除隐喻型上下位。在研究上，本课题可为自然语言深层语义分析这一难题提供思路。在应用中，本方法可结合面向语料库的知识获取系统，建设大规模知识库，为智能系统提供资源。