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第1章 绪论1

1.1 语义网1

1.2 本体构建3

1.3 本体学习的研究历程和现状4

1.3.1 国外研究概述5

1.3.2 国内研究概述10

1.3.3 国内外研究评价16

1.4 本书研究内容17

1.5 本书研究意义18

第2章 本体基本概念和理论20

2.1 本体的起源20

2.2 本体的定义21

2.2.1 国外学者对于本体的定义21

2.2.2 国内学者对于本体的理解25

2.3 本体的分类27

2.4 本体的主要描述语言28

2.4.1 本体描述语言特征29

2.4.2 主要的本体描述语言30

2.5 本体的作用41

2.6 本体学习工具42

2.6.1 Hasti43

2.6.2 OntoLearn45

2.6.3 Text-To-Onto46

2.6.4 OntoBuilder47

2.6.5 OntoLiFT48

2.6.6 GOLF49

2.6.7 OntoSphere50

2.6.8 各本体学习工具比较分析51

2.7 本体与叙词表的对比分析52

2.7.1 术语与概念52

2.7.2 叙词表的概念和应用53

2.7.3 本体与叙词表的对比分析54

2.8 本章小结55

第3章 学科术语分类关系抽取57

3.1 方法描述58

3.2 数据基础59

3.3 术语抽取59

3.3.1 初步抽取59

3.3.2 二次抽取62

3.4 术语×文档向量空间模型构建62

3.4.1 非结构化文本NLPIR分词63

3.4.2 术语×文档频数矩阵64

3.4.3 术语×文档权重矩阵65

3.5 改进的术语×文档向量空间模型构建69

3.5.1 改进原因及方法69

3.5.2 基于扫描的文档术语语义关联71

3.5.3 基于扫描的术语×文档频数矩阵72

3.5.4 基于扫描的术语×文档权重矩阵73

3.6 术语×词汇向量空间模型构建74

3.6.1 术语共现关系中介的转变75

3.6.2 术语×词汇频数矩阵77

3.6.3 术语×词汇权重矩阵78

3.7 学科术语分类关系抽取79

3.7.1 BIRCH算法预聚类79

3.7.2 层次聚类81

3.7.3 类标签的确定83

3.7.4 实验结果及分析84

3.7.5 与现有方法及技术的对比88

3.8 本章小结90

第4章 学科术语非分类关系抽取91

4.1 方法描述92

4.2 关联规则分析93

4.2.1 关联规则及其有效性和实用性93

4.2.2 Apriori算法96

4.2.3 GRI算法97

4.3 关联术语对的抽取98

4.3.1 句子×术语向量空间模型构建98

4.3.2 关联术语对的抽取99

4.4 学科领域动词的抽取108

4.4.1 NLPIR词性标注分词108

4.4.2 学科领域动词的抽取109

4.5 非分类关系标签的分配110

4.6 与现有方法及技术的对比112

4.7 本章小结113

第5章 学科术语本体的描述和存储114

5.1 本体的逻辑描述114

5.1.1 本体描述语言OWL概述114

5.1.2 学科术语本体的OWL描述114

5.2 本体的存储117

5.2.1 本体存储方式119

5.2.2 关系数据库存储模式122

5.2.3 学科术语本体存储模式的设计124

5.2.4 学科术语本体的存储125

5.3 本章小结127

第6章 学科术语本体的可视化129

6.1 本体可视化工具130

6.1.1 Protégé130

6.1.2 ToughGraph133

6.1.3 Prefuse136

6.2 基于Protégé的学科术语本体可视化137

6.2.1 分类关系的可视化137

6.2.2 非分类关系可视化139

6.3 本章小结140

第7章 总结与展望142

7.1 学科术语本体构建的关键内容142

7.2 学科术语本体构建中存在的问题144

7.3 后续研究145

参考文献146