论文部分内容阅读
提出了一种通用本体学习框架GOLF，通过对网络上各专业领域web文档集进行挖掘来实现本体自动构建，讨论了本体学习中本体概念的抽取、概念之间语义关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术，通过实验对算法进行了测试，并对本体评价方法进行了探讨．由于集成了多种机器学习算法，该方法在概念抽取和语义关系学习方面具有更高的准确性．采用通用本体WordNet和HowNet作为语料库，它可适用于不同的专业领域．同时，通过按需获取web文档，该方法能实时生成本体．