15、文本挖掘中数据驱动与语义方法的结合

文本挖掘中数据驱动与语义方法的结合

1. 本体学习概述

在当今的网络世界里，我们所接触到的大量文本、视频和图像数据，虽然能被人类理解，但计算机却难以直接处理其中的信息。蒂姆·伯纳斯 - 李提出语义网的概念后，研究人员一直梦想构建一个能让机器有效处理元数据（即数据意义的形式化和明确表示）的新型网络。为实现这一愿景，高质量的本体和语义注释不可或缺。然而，在生物信息学、医学等复杂且动态的领域，仅靠人工生成和维护大量元数据是不现实的，这也推动了数据挖掘和知识获取新技术的发展。

本体学习（Ontology Learning，OL）作为数据挖掘领域的新兴研究方向，旨在通过机器学习（ML）或自然语言处理（NLP）技术自动或半自动地生成本体。根据所需输入数据的不同，本体学习方法大致可分为以下几类：
- 从现有非正式或半正式资源（如文本文档、数据库、多媒体文档或民俗分类法）生成新的元数据。
- 利用现有元数据来推动语义网的发展。
- 混合方法，结合大量非正式数据的冗余性和高质量手工本体的优势，这种方法前景更为可观。

2. 本体学习的简短历史

本体学习领域的早期发展较为模糊，很难确定第一篇相关论文。“本体学习”这一术语由亚历山大·梅德切（Alexander Mädche）和斯特芬·斯塔布（Steffen Staab）提出。2000年，他们与克莱尔·内德莱克（Claire Nédellec）共同组织了第一届本体学习官方研讨会，为该领域的跨学科研究奠定了基础。此后，许多相关的博士论文和书籍相继问世。早期，自动生成RDFS风格本体的方法在简单分类法上取得了不错的成果，但2004年W3C发布OWL标准后，本体学习面临新的挑战，如自动生成不相交公理和处理逻