面向观点挖掘的汽车本体知识库建立研究

论文摘要

随着Web2.0的迅速发展,面对网络上出现的大量的评论文本,如何获取文本中蕴涵的主观褒贬倾向,挖掘其中包含的主观性观点、态度、感觉、情绪等成为“观点挖掘”的主要目的。目前,观点挖掘大多采用统计的方法,然而,中文语法结构较复杂,使得在主题、语义极性倾向和极性强度方面有很大的不确定性,因此还不能取得理想的效果。本文将本体的研究方法与观点挖掘结合起来,重点开展面向观点挖掘的基于Web汽车评论语料的本体知识库建立问题的研究,包括汽车领域本体知识库的体系构建、汽车领域本体知识库的核心概念获取、基于汽车领域本体知识库的特征观点挖掘。具体内容如下：(1)本体体系构建方法通过汽车领域核心概念以及概念间的关系,构建面向观点挖掘的汽车领域本体知识库体系框架。本文将汽车部件、汽车的性能指标与极性词典融合本体知识库中,可用于挖掘汽车领域内在的语义信息资源以及人们对事物所表达的观点,从而提高极性计算的准确率。(2)本体概念获取方法基于Web汽车评论真实语料库,自动获取汽车领域中的核心概念。本文采用基于模板、Bootstrapping方法获得了汽车领域中的核心概念,可以更好的服务于领域本体知识库的构建,提高了本体构建的效率,减少了人工的参与。(3)基于领域本体的特征观点挖掘利用本文构建的本体知识库以及相关技术,合并相同特征的不同表示形式并对上下位的特征进行归类,统计出各个特征所获得的观点,并以树状的形式从上至下展现整个产品不同层次特征所获得的评价,并生成观点概述。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景、目的及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的研究工作
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 基础知识介绍
• 2.1 本体的相关理论
• 2.1.1 Ontology的定义
• 2.1.2 本体的分类
• 2.2 本体开发相关技术
• 2.2.1 OWL简介
• 2.2.2 Protege简介
• 2.2.3 Protege OWL API简介
• 2.2.4 OWL API简介
• 2.2.5 本体处理Jena简介
• 2.3 本章小结
• 第三章 汽车领域观点挖掘的本体知识库体系构建
• 3.1 汽车领域本体的建立步骤
• 3.2 汽车领域本体中的知识整合
• 3.2.1 汽车的评价对象
• 3.2.2 词汇知识库
• 3.3 汽车领域本体知识库概念间关系
• 3.4 汽车领域本体概念关系网络
• 3.5 利用protege构建汉语汽车本体知识库
• 3.6 基于OWL的汽车领域本体建立
• 3.7 本章小结
• 第四章 汽车领域的核心概念获取
• 4.1 语料库来源
• 4.2 动态获取汽车领域本体中的核心概念方法
• 4.2.1 候选概念抽取模板
• 4.2.2 词形模板和词性模板
• 4.2.3 停用词表
• 4.2.4 核心概念获取过程
• 4.3 本体知识库的更新
• 4.3.1 本体类的属性
• 4.3.2 本体的实例数据
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于领域本体的特征观点挖掘
• 5.1 产品特征
• 5.2 领域本体
• 5.3 基于领域本体的特征观点挖掘
• 5.3.1 抽取特征-观点对
• 5.3.2 判断极性
• 5.3.3 特征观点挖掘的具体过程
• 5.4 实验结果与分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 研究成果
• 致谢
• 个人简介