基于應(yīng)急知識(shí)模型的文本知識(shí)獲取研究.pdf

1、文本知識(shí)獲取作為人工智能領(lǐng)域和知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的瓶頸問(wèn)題，一直以來(lái)都受到廣泛的重視和研究。大量的知識(shí)散布于文本中各個(gè)角落里，在應(yīng)急領(lǐng)域更是如此，文本中包含了大量的突發(fā)事件專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)、應(yīng)急措施、災(zāi)害規(guī)律等各類知識(shí)。而現(xiàn)有的文本知識(shí)獲取方法依然是人工獲取是主流，自動(dòng)知識(shí)獲取方法在一定程度上輔助人工獲取，效率較低，使得決策支持系統(tǒng)無(wú)法快速有效地處理海量文本；并且所獲取的知識(shí)也會(huì)存在冗余和過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題，由此不適合直接應(yīng)用在決策系統(tǒng)中，而需要

2、精簡(jiǎn)和提煉；此外，從文本中自動(dòng)獲取的知識(shí)類型比較狹隘，目前獲取的多為概念和概念關(guān)系之類的本體知識(shí)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。 針對(duì)以上問(wèn)題，在進(jìn)行了知識(shí)需求分析和應(yīng)急領(lǐng)域文本特點(diǎn)分析之后，本文提出一種應(yīng)急知識(shí)模型，用來(lái)表示并管理各類突發(fā)事件的抽象；并在總結(jié)應(yīng)急領(lǐng)域文本中知識(shí)的特點(diǎn)及表示特點(diǎn)基礎(chǔ)之上，總結(jié)了邏輯關(guān)系辭典?；谥R(shí)模型和邏輯關(guān)系辭典，提出一種針對(duì)應(yīng)急領(lǐng)域文本的事實(shí)及關(guān)系獲取方法，結(jié)合模式匹配方法、淺層自然語(yǔ)言處理技

3、術(shù)和統(tǒng)計(jì)方法，從文本中抽取有關(guān)應(yīng)急領(lǐng)域或突發(fā)事件專業(yè)領(lǐng)域的事實(shí)及事實(shí)間的關(guān)系，并選擇以圖的方式將抽取結(jié)果進(jìn)行表示，進(jìn)而為在抽取的大量事實(shí)和關(guān)系基礎(chǔ)之上抽取知識(shí)模式提供基礎(chǔ)，從而完善已有知識(shí)。 文中首次提出通用事實(shí)(General Facts)的概念以及從文本中抽取通用事實(shí)的方法，并針對(duì)事實(shí)自身的特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行了分類，這為最終的提取規(guī)則打下了基礎(chǔ)，這在一定程度上擴(kuò)展了已有文本知識(shí)獲取方法的知識(shí)獲取對(duì)象的范圍。并總結(jié)了中文的邏輯關(guān)系辭