25、自然语言处理与企业知识管理中的概念图应用

自然语言处理与企业知识管理中的概念图应用

在自然语言处理和企业知识管理领域，概念图（Conceptual Graphs，CG）正发挥着越来越重要的作用。它为解决语义理解、信息检索和企业知识交互等问题提供了新的思路和方法。

1. 句法解析树泛化到概念图

在自然语言处理中，我们可以将句法解析树泛化到概念图。通过可视化的概念图，我们能看到句法和语义层面之间的映射关系。对于搜索结果的评估，包括对相关和不相关分类准确性的评估。具体操作步骤如下：
1. 使用查询与每个命中快照之间的泛化得分。
2. 设定阈值，将得分最高的前五个结果归为相关类，其余为不相关类。
3. 利用雅虎搜索 API，对前五十个雅虎搜索结果应用泛化得分，找出得分最高的结果。

不同类型搜索查询的分类准确性评估如下表所示：
| 搜索查询类型 | 雅虎搜索相关性（%，10 次平均） | 按泛化重新排序的相关性（%，10 次平均） | 与基线的相关性比较（%） |
| — | — | — | — |
| 3 - 4 个单词的短语 | 77 | 77 | 100.0% |
| 5 - 7 个单词的短语 | 79 | 78 | 98.7% |
| 8 - 10 个单词的单句 | 77 | 80 | 103.9% |
| 2 个句子，总词数 > 8 | 77 | 83 | 107.8% |
| 3 个句子，总词数 > 12 | 75 | 82 | 109.3% |

从这些数据可以看出，通过泛化得分对搜索结果进行重新排序，在一定程度上提高了相关性。而且，我们发现可以从完整解析树的低层次语言数据中学习到句子的高