基于语句聚类识别的知识动态提取方法研究.pdf

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1、第24卷第5期计算机学报VOl.24NO.52001年5月CINESEJ.C0MPUTERSMay2001===================================================================基于语句聚类识别的知识动态提取方法研究苏牧肖人彬(华中科技大学CAD中心武汉430074)摘要根据自然语言的群集现象和对知识体系动态更新的要求该文提出了一种基于语句聚类识别的知识动态提取方法.文中首先给出了知识动态提取方法的研究框架该框架描述了由自然语言文卷到面向对象知识体系的转换过程.研究了语句矢量化的有关问题给出了若干基本定义和一个判定定理讨

2、论了句元属性矢量的后置处理.提出了基于神经网络的语句聚类识别方法采用前信度概念作为语句识别结果可信性的一种度量利用Matlab编写了一个ART2神经网络仿真程序给出了该神经网络对语句识别的效果且作了相应分析.根据ART2网络对语句进行识别的结果需将聚类后的各个语句进行知识形式的转换为此提出了中间代码生成的宽度优先方法并定义后信度作为对语句识别及语义模型构造可信性的一个最终评价指标;进而针对合取规则句型具体介绍了该方法的实现步骤.最后运用结构建模新方法生成结构化的派生关系从而完成了由自然语言文卷到面向对象知识体系的知识提取过程.作者将一个以机械CAD为背景的应用实例贯穿全文演示了该实

3、例的具体实现证实了所提方法的有效性.关键词自然语言处理知识提取语句聚类识别神经网络结构建模中图法分类号:TP18ADynamicKnowledgeExtractionMethodBasedonSentence-ClusteringRecognitionSUMuXIA0Ren-Bin(CADCenteH/azhongunzzesztyofSCzenCean6TeChnologyW/han430074)AbstractInVieWOfthecluSteringphenOmenOnOfnaturallanguageaSWellaSthedemandfOrdynamicalternatiO

4、nOfknOWledgearchitectureadynamicknOWledgeextractiOnmethOdbaSedOnSentence-cluSteringrecOgnitiOniSputfOrWardinthiSpaper.FirStOfallthepapergiVeSare-SearchframeWOrkOftheprOpOSedmethOdWhichdeScribeSthetranSfOrmatiOnprOceSSfrOmnatu-rallanguagetextStOObect-OrientedknOWledgearchitecture.SOmeprOblemSre

5、latedtOSentenceVectOriZatiOnareinVeStigatedSeVeralfundamentaldefinitiOnSaSWellaSOneudgementtheOremaregiVenandthepOStpOSitiOnalprOceSSingOnattributeVectOrSOfSentencecellSiSdiScuSSed.ASentence-cluSteringrecOgnitiOnapprOachiScOnStructeduSingART2neuralnetWOrkandthecOn-ceptOfpriOrbeliefdegreeiSadOp

6、tedtOmeaSuretheOutcOmeOfSentencerecOgnitiOn.ASimula-tiOnprOcedureOfART2neuralnetWOrkiScOmpiledbyMatlabtheeffectSOfSentencerecOgnitiOnbytheprOcedurearegiVenandthecOrreSpOndinganalySiSiSmade.AWidth-firStcOde-generat-ingmethOdiSprOpOSedSOaStOmakeknOWledgetranSfOrmatiOnfOrthecluSteredSentenceSac-c

7、OrdingtOtheOutcOmeOfSentencerecOgnitiOnbyART2neuralnetWOrkandthepOSteriOrbelief收稿日期:1999-12-21;修改稿收到日期:2000-11-26.本课题得到国家自然科学基金(5999047050075028)和华中科技大学研究生研究基金资助.苏牧男1974年生硕士主要从事知识获取~智能设计的研究.肖人彬男1965年生博士教授主要研究方向为工程中的人工智能~复杂产品创新设计~管理决策理论与