【摘 要】
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本体是一种强大的语义模型,它可以应用于许多应用场景下。如提高系统互操作性、用于信息检索、实现机器问答系统等。然而,通过人工进行领域本体的建模任务仍然是一项艰巨的任务。特别是当领域内的概念和属性的数量巨大,领域不断新增的概念,或者面对大规模的无结构的文本数据时,人工搭建领域的本体就会变得非常困难。目前有许多研究者通过机器学习算法来实现从文本中自动或者半自动学习本体。特别在对于概念构建任务上,一些聚类
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本体是一种强大的语义模型,它可以应用于许多应用场景下。如提高系统互操作性、用于信息检索、实现机器问答系统等。然而,通过人工进行领域本体的建模任务仍然是一项艰巨的任务。特别是当领域内的概念和属性的数量巨大,领域不断新增的概念,或者面对大规模的无结构的文本数据时,人工搭建领域的本体就会变得非常困难。目前有许多研究者通过机器学习算法来实现从文本中自动或者半自动学习本体。特别在对于概念构建任务上,一些聚类技术能够处理大量的术语从而提取概念（语义相似的术语簇）。然而,目前的的这些工作还存在着一些问题。比如学习到的术语簇内的词汇语义相关性不高,或者无法有效地为术语簇标注有意义的概念标签等问题。为了解决这些问题,我们提出一种新的半监督主题模型（CC-Seed LDA）用于概念形成,该方法使用领域内核心概念的主题模型来帮助学习术语聚类。以领域内核心概念为先验知识,将核心概念与主题绑定,使用核心概念中一些种子术语来引导主题模型为每个主题分配与该主题语义相关的术语,从而提高主题下形成的术语簇的语义一致性。我们在Web of Science上获取的语料库上进行实验,并且评估我们的方法。通过与一些基线方法（半监督LDA模型、无监主题模型LDA、K-means和SMBM）进行了比较。实验结果显示,本论文提出的概念形成方法的表现明显优于其他方法。
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