28、无监督词法 - 语义本体生成与语义 Web 搜索的创新探索

无监督词法 - 语义本体生成与语义 Web 搜索的创新探索

在当今信息爆炸的时代，如何高效地处理和利用海量文本数据成为了一个关键问题。无监督词法 - 语义本体生成以及语义 Web 搜索技术的发展为解决这一问题提供了新的思路和方法。

无监督词法 - 语义本体生成

无监督词法 - 语义本体生成方法旨在为任意随机文本语料库创建词法 - 语义本体。该方法基于贝叶斯推理，利用 N - 元语法概率来构建本体。

1. 语料库要求
   为了实现高精度的本体构建，语料库必须足够大，以便提取重要的证据。因为该方法依赖于语料库中冗余信息的证据，只有语料库足够大，才能假设其为构建本体提供了足够的依据。
2. 语法规则与关系构建
   假设语料库中的句子通常遵循特定的语法规则，这些规则是构建概念之间关系的主要因素。在自然语言处理中，还有许多更细粒度的语法规则，如果使用这些规则，有望构建更好的关系模型，但这方面的研究留待未来进行。
3. 概念与个体区分
   目前该系统尚未区分概念和概念的个体。学习到的 A - Box 主要由每个概念的概率组成。未来计划使用最先进的自然语言处理技术来填补这一空白。
4. 词法处理问题
   由于该方法可应用于任何语料库，WordNet 中的词形还原和词干提取算法可能无法识别某些单词，特别是生物测定语料库中的特定领域单词。使用的 Porter 词干提取算法会构建奇特的词形，因此将其从处理流程中移除。
5. 算法复