【摘 要】
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针对阅卷时由于卷宗内容繁多导致的信息过载和知识迷航的问题,提出面向随案电子卷宗的知识森林自动构建方法,以主题分面树以及主题间的认知关系作为卷宗的知识化表示.首先,对卷宗进行碎片化的预处理,从而将不同类型的文书分类并划分为多个单一主题的碎片;然后,针对不同碎片采取不同的信息抽取方法,并利用知识融合将同义信息进行合并,之后利用本体结构和规则构建主题分面树并抽取主题关系;最后,将知识森林构建的主题分面树和主题关系在数据库中存储起来,从而实现知识森林的可视化.实验结果表明,该方法可以较为完整、准确地展示卷宗信息,
【机 构】
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西安交通大学计算机科学与技术学院,西安710049
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针对阅卷时由于卷宗内容繁多导致的信息过载和知识迷航的问题,提出面向随案电子卷宗的知识森林自动构建方法,以主题分面树以及主题间的认知关系作为卷宗的知识化表示.首先,对卷宗进行碎片化的预处理,从而将不同类型的文书分类并划分为多个单一主题的碎片;然后,针对不同碎片采取不同的信息抽取方法,并利用知识融合将同义信息进行合并,之后利用本体结构和规则构建主题分面树并抽取主题关系;最后,将知识森林构建的主题分面树和主题关系在数据库中存储起来,从而实现知识森林的可视化.实验结果表明,该方法可以较为完整、准确地展示卷宗信息,组织分散的知识碎片和复杂的卷宗主题,使得选择部分卷宗主题和少量卷宗碎片实现阅卷目标成为可能,减轻了通过全面浏览卷宗内容来完成阅卷任务的负担.
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