基于形式概念分析的本体学习方法研究

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作为一种表现概念层次结构和语义的模型,本体越来越多地被应用到计算机科学的众多领域中。如何自动或半自动构建有效且实用的领域本体,即本体学习,成为目前的研究热点问题。针对上述问题,本文对现有方法进行分析,提出一种面向文本、基于形式概念分析(Formal Concept Analysis)的本体构建模型TOOBM(Text-Oriented Ontology Building Model),使用OWL本体描述语言表示所构建的领域本体,使之便于推理和被其他应用程序所应用。TOOBM主要功能包括:(1)从纯文本中提取对象和属性,并将对象和其相应的属性匹配成概念,形成概念表,即形式背景;(2)利用形式概念分析方法由形式背景生成相应的概念格,得到概念间的层次结构;(3)应用概念格约简方法对所生成的概念格进行约简,得到约简格,去掉约简格的底部节点得到本体原型的类层次结构;(4)基于类层次结构,创建本体类、属性和约束等,最终得到用OWL本体描述语言表示的本体。本文使用来自某食品科学网站的数据集对TOOBM进行了测试,证明TOOBM可有效地实现领域本体的构建。
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