14、自然语言处理中的本体与知识图谱

自然语言处理中的本体与知识图谱

1. 引言

人工智能已成为我们生活中不可或缺的一部分，广泛应用于医疗、汽车、银行金融、教育和社交媒体等领域。它借助机器学习和自然语言处理技术，其中自然语言处理能够自动处理和分析文本或语音中的语义。由于其处理大量复杂、不一致数据的能力，自然语言处理的应用日益广泛。通过可解释人工智能，研究人员能够开发测试、改进构建人工智能系统的方法，使系统对用户更加透明和易于理解。

自然语言处理是机器学习的一个分支，专注于让机器理解人类语言。文本形式的语言是自然语言处理应用的常见问题领域。在处理文本数据时，将原始文本转换为机器学习算法能够理解和使用的形式至关重要，这一步骤被称为文本预处理，涉及词干提取、词形还原、词性标注和依存句法分析等多种技术。

2. 本体

2.1 本体的定义

在形而上学的语境中，本体是对事物的研究，是一套描述事物运行方式的规则。它涉及探讨自然界中存在的更普遍问题，为特定领域（如哲学、图书馆学、科学研究等）的知识提供通用或形式化的表示，有助于定义元素之间的结构和关系。本体的创建需要进行词性标注和短语分块，以提取术语和名词短语，但手动创建本体既困难又耗时。它描述了特定领域内的概念、它们之间的关系以及共同属性。

2.2 本体的核心概念

在哲学中，本体被定义为对事物的一般性研究，源自拉丁语“ontologia”，意为“存在的科学”，由德国哲学家雅各布·洛哈德（Lorhardus）创造。而在人工智能领域，本体是对符号语义的描述。以下是本体中一些基本术语：
- 词干提取 ：在词法形态学中，词干提取是将屈折词还原为其词根（即