基于压铸模本体的领域概念自动抽取方法研究.pdf

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1、机械设计与制造第7期224MachineryDesign&Manufacture2011年7月文章编号：1001—3997(2011)07—0224—02基于压铸模本体的领域概念自动抽取方法研究木熊平原王毅1,2陈庆新毛宁。(仲恺农业工程学院机电工程学院，广州510225)(广东工业大学机电工程学院，广州510090)StudyonautomaticdomainconceptextractionbasedoncastingmouldontologyXIONGPing—yuan，WANGYi，CHEN

2、Qing-xin2,MAONing(DepartmentofMechanicandElectronicEngineering，ZhongkaiUniversityofAgricultureandEngineering，Guangzhou5l0225，China)(SchoolofMechanicalandElectronicEngineering，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510090，China)【摘要】概念是本体的核心，人工抽取领域本体概念

3、存在工作量大、速度慢、维护及更新困问题。以压铸模领域概念抽取为例，通过分析领域概念分布特点，结合中文分词技术在自然语言处的应用，考虑领域概念相关性，提出了一种基于概念相关性的本体概念抽取方法。选取部分压铸模文本作为实验样本，利用ICTCLAS软件分词，接着合成词语并进行相关性判断，经领域专家验证压铸模领域概念。实验结果表明，该方法提高了压铸模领域概念抽取的效率和准确度，为领域本体构建提供了理论和实践基础。关键词：压铸模；领域概念；概念相关性；自动抽取【Abstract】Conceptsarevita

4、lcoreofontology．Therewillbemanyproblemssuchasheavyworkload，slowspeed，difficultformaintenancewhenconceptsareextractedbymanualoperation．Takingdiecastingmouldontologyforexample，anextractingmethodofontologyconceptbasedonconceptualrelativityisputforwardbyan

5、alyzingthedistributingcharacteristicsOfdiecastingmouldconceptswithapplicationOfC—nesewordsegmentationnnaturallanguageprocessingsystem．Andthentakingconceptualrelativityforerencebychoosingpartsofdiecastingmouldtextsassample，wordsaresegmentedinitfirstlyby

6、ICTCLASs~ware，meanwhilewordsaresynthesizedandtherelativityisevaluatedtogetdiecastingmouldconceptsafterverifyingthroughexperts．Theexperimentalresultsshowthatthismethodcartimproyetheefficiencyandaccuracywhenextractingdiecastingmouldconcepts，whichresearch

7、providesatheoreticalandpracti-colbasisforbuildingdomainontologyefficiently．Keywords：Castingmould；Domainconcept；Conceptualrelativity；Automaticextraction中图分类号：TH16，TM305．1文献标识码：A域相关l生，提出一种基于领域相关l生的本体概念自动抽取方法。1引言随着知识管理在模具行业的应用⋯，本体作为知识的有效表2压铸模领域概念来源达方式已越来越

8、受到关注。领域本体是用于描述指定领域知识的压铸模知识的载体主要有半结构化文本(如Html、XML文一种专门本体，它给出了领域实体概念及相互关系、领域活动以本)、自然语言文本(标准、设计手册等技术文本)以及图纸。其中自及该领域所具有的特性和规律的一种形式化描述12]。概念是领域然语言文本，尤其是企业的标准以及领域专家发表的论文、专著等，本体的骨架，且概念抽取是本体构建中的重要过程，影响着本体通常使用领域人士普遍认可的概念来表达相关理论，已成为本体概的构建速度和质量念抽取