11、Web语义、知识图谱与机器学习在无线传感器网络中的应用

Web语义、知识图谱与机器学习在无线传感器网络中的应用

1. 文本挖掘与语义分析

1.1 语料库分析

在进行语料库分析时，提取的内容必须与主题相关，否则会降低分析效果。完成语料库分析后，分类学家要检查提取的概念是否与分类法相关，决定是使用这些概念还是从概念列表中删除。提取结果可根据提供的各种参数进行排序。在决定是否将概念从语料库分析添加到分类法时，有不同的评分可供参考。例如，在提取概念时，互信息得分（MIS）可作为决定因素，我们可以设置一个得分限制，只有达到该限制的概念才会被采纳。

以下是语料库分析的基本步骤：
1. 选择与主题相关的文档和文件。
2. 进行语料库分析，提取概念和相关概念。
3. 分类学家检查概念与分类法的相关性。
4. 根据参数对提取结果进行排序。
5. 依据评分决定是否添加概念到分类法。

1.2 语义文本挖掘

语义是对语言意义的研究，语义文本挖掘是从语言中以编程方式提取意义。与普通文本挖掘不同，语义文本挖掘试图模仿人类的理解策略。在推导文本意义时，语义文本挖掘面临与文本挖掘类似的挑战，主要是消除意义的歧义。同形异义词和嵌套术语借助同义词有助于提高性能。

语义文本挖掘基于上下文来确定单个术语、单词或更广泛概念的含义，其上下文可分为以下几种：
- 局部上下文 ：与单词本身以及使用的单词相关。
- 全局上下文 ：在全球范围内通用的单词或句子，如“太阳从东方升起”。
- 个人知识 ：属于局部上下文的一种，是个人