IGSNRR OpenIR
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
2014
Source Publication地球信息科学学报
ISSN1560-8999
Volume16Issue:5Pages:681
Abstract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。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/81342
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.中国科学院地理科学与资源研究所
2.中国环境监测总站
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
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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.
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