基于语义知识的空间关系识别研究 | |
袁烨城1; 刘海江2; 裴韬1; 高锡章1 | |
刊名 | 地球信息科学学报
![]() |
2014 | |
卷号 | 16期号:5页码:681 |
ISSN号 | 1560-8999 |
英文摘要 | 从自然语言文本(新闻报道、博客、论坛、社交网络等)中识别空间关系是大数据时代获取空间信息的重要手段之一。针对现有方法只考虑字词特征,识别过程容易产生匹配歧义的局限,本文提出了一种新的融入词法、句法等语义知识的空间关系识别方法。本方法设计了一个树形结构的抽取模式:树结点代表空间词汇类型,结点之间的关系代表词汇间的依存关系。其中,抽取模式可从标注语料中自主学习得到。模式匹配过程以空间词汇类型和句法依存关系作为硬性约束条件、以词汇语义相似度作为软性约束条件,将模式从树形结构转换成依存序列后,根据有限自动机原理实现匹配。实验结果表明,本方法的识别精度和召回率分别为86.67%和63.11%,与现有其他基于规则的方法相比,有2个优点:(1)模式学习过程无需人工干预;(2)融入了句法依存关系,可消除匹配歧义,提高了识别准确率。 |
语种 | 英语 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/81341] ![]() |
专题 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
作者单位 | 1.中国科学院地理科学与资源研究所 2.中国环境监测总站 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 袁烨城,刘海江,裴韬,等. 基于语义知识的空间关系识别研究[J]. 地球信息科学学报,2014,16(5):681. |
APA | 袁烨城,刘海江,裴韬,&高锡章.(2014).基于语义知识的空间关系识别研究.地球信息科学学报,16(5),681. |
MLA | 袁烨城,et al."基于语义知识的空间关系识别研究".地球信息科学学报 16.5(2014):681. |
个性服务 |
查看访问统计 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论