基于语义推理的知识相似性与冲突检测研究

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目前大型知识库的发展已经成为必然的趋势,而大型知识库在知识录入过程中会面临知识冗余与冲突的问题。本文给出了基于语义推理的知识冗余与冲突检测框架与实现方法。文本蕴涵识别技术是语义推理的研究重点。针对人类在语义推理过程中的推理特点,本文设计了一种基于词语比对的文本蕴涵识别方法。该方法采用多个大型知识库作为语义资源,结合机器学习与规则判断法对两个句子之间的语义推理关系做出判断。在此基础之上,本文研究了如何将语义推理应用于知识库中知识的冗余与冲突检测。针对知识库的数据量庞大,句子之间的语义推理会耗费大量时间的问题,本文运用文本检索技术将需要进行语义推理的范围缩小,从而减少运算时间。通过对相似知识特点的分析,本文提出了用于对冗余知识判断的文本局部性概念。对于常见的冲突知识,本文则采用基于规则的判断方法。
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 知识冗余冲突检测与语义推理的现状第12页
    1.3 本文研究的主要内容第12-13页
    1.4 论文组织第13-14页
第二章 相关工作第14-27页
    2.1 知识管理第14-19页
        2.1.1 知识的定义第14-15页
        2.1.2 知识管理系统及其历史第15-16页
        2.1.3 知识维护第16-19页
    2.2 语义推理第19-22页
    2.3 文本蕴涵识别第22-26页
        2.3.1 RTE1第22-23页
        2.3.2 RTE2第23-24页
        2.3.3 RTE3第24页
        2.3.4 RTE4第24-25页
        2.3.5 RTE6第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 文本蕴涵识别的问题分析第27-33页
    3.1 什么是文本蕴涵识别第27页
    3.2 文本蕴涵识别需要的知识第27-32页
        3.2.1 词语匹配第27页
        3.2.2 同义词第27-28页
        3.2.3 词语泛化第28页
        3.2.4 名词冗余第28页
        3.2.5 名词和动词的关系第28-29页
        3.2.6 名词和形容词的关系第29页
        3.2.7 全称的缩写第29页
        3.2.8 成语第29-30页
        3.2.9 常识第30页
        3.2.10 集合、位置关系第30-31页
        3.2.11 简单逻辑推理第31页
        3.2.12 指示性短语第31-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第四章 文本蕴涵识别系统第33-47页
    4.1 系统概述第33-34页
    4.2 预处理第34-37页
        4.2.1 命名实体识别第34-35页
        4.2.2 指代识别第35-36页
        4.2.3 词性标注第36页
        4.2.4 自然语言解析第36-37页
    4.3 知识库第37-41页
        4.3.1 Wikipedia第37-38页
        4.3.2 WordNet第38-39页
        4.3.3 ConceptNet第39-41页
        4.3.4 VerbOcean第41页
    4.4 词语匹配第41-45页
        4.4.1 词语匹配分析第41-43页
        4.4.2 Struct SVM第43-44页
        4.4.3 匈牙利算法第44-45页
    4.5 推理判断第45页
    4.6 RTE 系统测试结果第45-46页
    4.7 本章小结第46-47页
第五章 知识的冗余与冲突检测第47-59页
    5.1 概述第47页
    5.2 知识检索第47-51页
        5.2.1 检索模型第48-50页
        5.2.2 解决方案第50-51页
    5.3 知识的冗余检测第51-54页
        5.3.1 冗余知识的分析第51-53页
        5.3.2 解决方案第53-54页
    5.4 知识的冲突检测第54-58页
        5.4.1 集合冲突第55页
        5.4.2 数字冲突第55-56页
        5.4.3 否定词冲突第56页
        5.4.4 反义词冲突第56-57页
        5.4.5 结构冲突第57页
        5.4.6 事实冲突第57-58页
    5.5 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-60页
    6.1 工作总结第59页
    6.2 研究展望第59-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
攻读硕士学位期间参加的项目和发表的论文第64页
    主要参加的科研项目第64页
    已发表或录用的论文第64页
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