【摘 要】
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20世纪50年代以来,互联网技术逐渐走向成熟,人类更多得选择运用互联网进行数据存储与查询,这样极大得提高了工作效率。因此网络知识库的建立变得尤为关键。由于网络知识库最早兴起于西方国家,中文语义的知识库建立尚处于起步阶段。建立知识库的过程中,因为分词规则、数据采集和开放性的词条编纂的不统一,用户对中文网络百科数据的语义信息分类和抽取方式拥有不限制得自主性,致使信息数据内容的不准确和冗余,导致中文语义
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20世纪50年代以来,互联网技术逐渐走向成熟,人类更多得选择运用互联网进行数据存储与查询,这样极大得提高了工作效率。因此网络知识库的建立变得尤为关键。由于网络知识库最早兴起于西方国家,中文语义的知识库建立尚处于起步阶段。建立知识库的过程中,因为分词规则、数据采集和开放性的词条编纂的不统一,用户对中文网络百科数据的语义信息分类和抽取方式拥有不限制得自主性,致使信息数据内容的不准确和冗余,导致中文语义知识库中存在大量的噪声数据,为了清除噪声数据,本文基于编辑距离和同义词词林进行知识库三元组初始相似度的计算,然后利用数据场的概念优化和精化语义的相似度。但是由于中文网络百科数据庞大,算法的演算规则又十分繁琐,因此串行程序所占有的时间和空间资源是人类不能接受的。本文又提出了一种基于大数据hadoop平台下的mapreduce并行处理框架,它既能够方便管理算法的内部资源,又可以提升算法的执行时间。实验结果表明,基于数据场的相似度计算能够对相似度进行有效的去噪,同时Mapreduce框架对海量知识数据计算具有明显的优化效果。
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