16、用户中心本体填充：方法与实验

用户中心本体填充：方法与实验

在当今信息爆炸的时代，如何有效地从文本中提取知识并填充到本体中，成为了一个重要的研究课题。本文将介绍一种用户中心的本体填充方法，该方法具有灵活性和可定制性，能够根据用户的需求和参与程度进行本体填充和维护。

1. 方法概述

该方法的主要优势在于用户可以完全控制自己的参与程度，同时在结果准确性上进行权衡。具体来说，用户对本体表示的精度和粒度要求越高，就可以更多地参与到整个过程中。

方法的输入是特定领域的一组示例实体，通常从连贯的文本语料库中提取。用户通过将这些实体组织成概念，形成用户定义的概念集合。然后，系统会寻找适合用户数据的本体候选者，并将用户的概念与目标本体进行对齐。

2. 相关工作

在本体填充领域，有许多相关的研究和工具。一些早期的方法基于模式匹配、字符串相似度函数以及外部词汇表和知识库。例如，OntoLearn 使用自然语言处理解析器、模式匹配和外部词汇表，并结合人工辅助来学习和填充本体。

还有一些方法使用机器学习和深度学习技术。HYENA 和 FIGER 是基于层次分类法的细粒度多标签分类器，用于命名实体类型的识别。Dong 等人提出了第一个用于实体类型识别的深度学习架构。

然而，这些方法大多没有考虑本体的层次结构，并且类型数量相对较少，主要应用于一般开放领域。

3. 方法细节

3.1 输入与概念化

• 输入：从文本语料库中提取相关实体，使用领域实体提取器（如 SPOT）生成实体集合。
• 概念化：用户将实体组织成概念，形成用户定义的概念集合。