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基于奇异值分解的中文Ontology自动学习技术

Automated Chinese Ontology Learning Technology Based on Singular Value Decomposition

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【作者】 李守丽廖乐健幺敬国

【Author】 LI Shouli,LIAO Lejian,YAO Jingguo (Artificial Intelligence Laboratory, Department of Computer Science, BIT, Beijing 100081)

【机构】 北京理工大学计算机科学系人工智能实验室北京理工大学计算机科学系人工智能实验室 北京 100081北京 100081北京 100081

【摘要】 语义Web是一个美好的构想,Ontology在语义Web中起着举足轻重的作用,它不仅能为人类用户而且能为软件agent提供从语法层次到语义层次上的互操作性。目前Web上主要是各种布局的HTML文档,未来的语义Web页面将是各种领域Ontology的实例以及到其它实例上的链接,因此语义Web的成功强烈依赖于Ontology的增殖,方便快捷地构造各领域Ontologies是实现语义Web的关键。该文提出一种基于奇异值分解的中文Ontology自动学习技术,这种技术的特点是其简易性以及准确的数学理论基础。

【Abstract】 Semantic Web is a beautiful blueprint, Ontologies are set to play a key role in the semantic Web, It can provide interoperability from syntactic level to semantic level not only for human user but also for software agents. Todays Web is full of HTML documents of different layout, The future semantic Web will be full of instances of different domain ontologies. The Ontology instances will serve as the Web pages and will contain the links to other instances. Hence, the success of the semantic Web depends strongly on the proliferation of ontologies, cheap and fast construction of domain-specific ontologies is crucial for realizing the semantic Web. The paper proposes an automated Chinese Ontology learning technology based on singular value decomposition,which has the feature of simplicity and the basis on a fairly precise mathematical foundation.

【基金】 总装“十五”预研基金资助项目
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2003年09期
  • 【分类号】TP393.09
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】93
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