發(fā)布時(shí)間：2018-11-11 15:58

【摘要】：為提高中文開源數(shù)據(jù)集間屬性關(guān)系識(shí)別的準(zhǔn)確率,提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的細(xì)粒度對(duì)齊方法,綜合利用屬性的擴(kuò)展、定義域等對(duì)屬性間的同義、包含、相關(guān)等關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)一識(shí)別.方法首先利用統(tǒng)計(jì)理論確定屬性的數(shù)據(jù)類型,并給出類型感知的屬性相似度計(jì)算方法.在此基礎(chǔ)上,將屬性關(guān)系識(shí)別建模為多分類問題,抽取有效特征對(duì)不同關(guān)系進(jìn)行描述并用于隨機(jī)森林模型的構(gòu)建.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法中屬性數(shù)據(jù)類型判別的準(zhǔn)確率達(dá)94.6%,最終對(duì)同義、包含、相關(guān)關(guān)系識(shí)別的F1值分別為71.3%,57.3%及59.9%.相比只關(guān)注同義屬性的傳統(tǒng)方法,細(xì)粒度屬性對(duì)齊方法不僅提高了同義屬性識(shí)別的準(zhǔn)確性,而且可識(shí)別出相互包含和相關(guān)的屬性,證明了其在中文開源數(shù)據(jù)集上的有效性.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of attribute relationship recognition among Chinese open source data sets, a data-driven fine-grained alignment method is proposed to identify the synonyms, inclusions and correlations among attributes by using the extension of attributes and the domain of definition. Methods firstly, the data types of attributes are determined by statistical theory, and the method of calculating the similarity of attributes is given. On this basis, attribute relationship recognition is modeled as a multi-classification problem, and effective features are extracted to describe different relationships and to be used in the construction of stochastic forest model. The experimental results show that the accuracy of attribute data type discrimination in this method is 94.60.The F1 values of synonym, inclusion and correlation recognition are 71.37.3% and 59.9%, respectively. Compared with traditional methods which only focus on synonymous attributes fine-grained attribute alignment not only improves the accuracy of synonymous attribute recognition but also recognizes mutually contained and related attributes which proves its effectiveness in Chinese open source data sets.
【作者單位】： 中科院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012AA011005)
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2325361