题目：面向非结构化文本的领域本体自动构建方法研究

本体（Ontology）是一种重要的知识表示形式，是“对共享概念模型的一个形式化的明确的规范说明”。本体来源于西方哲学，后被信息领域广泛研究，现今已遍及人工智能、语义网、软件工程、系统工程、图书馆学、生物工程等领域。特别是在语义网提出后，对本体的研究经历了一个小高潮，但近几年整体呈明显下降趋势。可能的原因是新技术如云计算、大数据等的出现分化了关注，但更可能的原因是随着本体基本理论的成熟，其研究遇到了瓶颈。早年的本体研究大多致力于本体概念解释、本体语言制定、本体工具开发和本体应用等方面的研究，其展开通常基于手工构建的本体。然而手工构建本体工作量大，费时费力，效率低下。随着数据规模的暴涨，数据的时效性越来越突出，手工构建已远远不能满足其需求，严重制约了本体研究的发展。如何实现对本体中的概念及其相互关系的自动获取，成为深入研究本体所要解决的一个重要问题。

基于此，本文主要围绕“面向非结构化文本的领域本体自动构建方法研究”展开了分析，具体研究内容分为下述四点。

一、构建面向非结构化文本的知识管理系统，通过合理的结构设计，对大量非结构化文本语料进行有序地管理、维护和分类，实现领域本体自动构建方法研究的文本语料库的搭建，也为后续的算法评估及其应用验证做好铺垫。

二、提出领域本体自动构建算法，该算法主要关注两个层面，一是概念抽取，一是关系获取。在概念抽取方面，设计一种理性主义与经验主义相结合的算法，改善现有算法的准确率和召回率。在关系获取方面，通过融合凝聚层次聚类法和朴素贝叶斯法，实现领域概念之间分类层次关系的标识，并最终生成标准化的领域本体。

三、开发领域本体自动构建工具，该工具基于面向非结构化文本的知识管理系统，由三大组件构成：概念抽取插件、关系获取插件和基于领域本体的语义检索插件，实现领域本体自动构建过程的实时追踪，提供良好的人机交互接口，为后续的应用验证提供可靠的平台。

四、对所提算法进行理论评估与应用验证，基于已开发的系统和工具平台，提出一种理论和应用相结合的评估验证方案。从理论角度出发，通过比对准确率和召回率，证明所提出的算法相对于原有算法的优越性。从应用角度出发，通过基于领域本体的语义检索结果，分析和评估所构建的领域本体的整体可行性。

根据以上四个方面，本文构建了面向非结构化文本的知识管理系统，从概念抽取和关系获取两个层面出发，提出了一种新的领域本体自动构建方法，在此基础上开发了领域本体自动构建工具，并利用其对所提出的方法进行了理论评估和应用验证。实验结果表明，设计的方法较大程度地提高了概念抽取的准确率和召回率，能够有效地实现领域本体的自动构建。