汉语框架网络本体与VerbNet、WordNet集成研究*

doi:10.11925/infotech.1003-3513.2008.06.02

现代图书情报技术

2008, Vol. 24

Issue (6): 6-10 https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2008.06.02

专题

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

汉语框架网络本体与VerbNet、WordNet集成研究*

贾君枝董刚

(山西大学管理学院太原　030006)

The Study on Integration of CFN and VerbNet，WordNet

Jia Junzhi Dong Gang

(School of Management, Shanxi University, Taiyuan 030006,China)

摘要
参考文献
相关文章
Metrics

全文: PDF (685 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

针对汉语框架网络本体（CFN）在词汇覆盖面及语义分析和推理中存在的不足，在充分分析其结构的基础上，通过将其与另外两大知识库WordNet和VerbNet的集成，以增强汉语框架网络本体的广度和深度，从而达到构建一个功能强大的汉语框架网络本体知识库的目的。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	董刚
	贾君枝

关键词 ：汉语框架网络本体, VerbNet, WordNet, 语义分析, 集成

Abstract：

In view of deficiencies about coverage of the vocabulary, semantic parsing and reasoning existing in Chinese FrameNet(CFN) Ontology, this paper, based on full analysis of its structure, integrates with another two knowledge bases—VerbNet and WordNet to enhance the width and depth of CFN Ontology, and achieves the goal of constructing a powerful CFN Ontology knowledge base.

Key words： CFN Ontology VerbNet WordNet Semantic parsing Integration

收稿日期: 2008-03-05 出版日期: 2008-05-25

G354.4

基金资助:

*本文系国家社会科学基金项目“汉语框架网络知识本体构建研究”(项目编号：06CTQ004)的研究成果之一。

通讯作者: 董刚 E-mail: donggangddgg@163.com

作者简介: 贾君枝,董刚

引用本文:

贾君枝,董刚. 汉语框架网络本体与VerbNet、WordNet集成研究*[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(6): 6-10.
Jia Junzhi,Dong Gang. The Study on Integration of CFN and VerbNet，WordNet. New Technology of Library and Information Service, 2008, 24(6): 6-10.

链接本文:

https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2008.06.02 或 https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2008/V24/I6/6

［1］ FrameNet［EB/OL］. ［2006-11-25］. http://framenet.icsi.berkeley.edu.
［2］ Schuler K K. VerbNet: Extensions and Mappings to Other Lexical Resources［EB/OL］. ［2007-01-04］.http://www.coli.uni-saarland.de/projects/salsa/workshop/contents/workshop_slides/slides4.pdf.
［3］姚天顺, 张俐, 高竹. Wordnet综述［J］. 语言文字应用, 2001(1): 27-32.
［4］ Shi L, Mihalcea R. Putting Pieces Together: Combining FrameNet, VerbNet and WordNet for Robust Semantic Parsing［C］. In： Proceedings of 6th International Conference on Inteligent Text Processing and Computational Linguistics, Mexico, Februrary 13-19, 2005: 100-111.
［5］ Schuler K K. VERNET: A Broad-coverage Comperhensive Verb Lexicon［D］. Pennsylvania : University of Pennsylvania, 2005.

[1]	车宏鑫,王桐,王伟. 前列腺癌预测模型对比研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 107-114.
[2]	徐良辰, 郭崇慧. 基于集成学习的胃癌生存预测模型研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 86-99.
[3]	王楠,李海荣,谭舒孺. 基于改进SMOTE算法与集成学习的舆情反转预测研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 37-48.
[4]	邱云飞, 郭蕾. 面向非均衡数据的糖尿病并发症预测[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 116-128.
[5]	余本功,汲浩敏. 基于DW-TCI的半监督文本分类方法研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 58-69.
[6]	余本功,曹雨蒙,陈杨楠,杨颖. 基于nLD-SVM-RF的短文本分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 111-120.
[7]	余本功,陈杨楠,杨颖. 基于nBD-SVM模型的投诉短文本分类^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(5): 77-85.
[8]	肖连杰,郜梦蕊,苏新宁. 一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 90-96.
[9]	操玮, 李灿, 贺婷婷, 朱卫东. 基于集成学习的中国P2P网络借贷信用风险预警模型的对比研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(10): 65-76.
[10]	贾杉杉, 刘畅, 孙连英, 刘小安, 彭涛. 基于多特征多分类器集成的专利自动分类研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(8): 76-84.
[11]	田世海, 吕德丽. 改进潜在语义分析和支持向量机算法用于突发安全事件舆情预警^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2): 11-18.
[12]	谢秀芳, 张晓林. 针对科技路线图的文本挖掘研究: 集成分析及可视化^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(1): 16-25.
[13]	曲云鹏,王文玲. 一种分布式语义增强的词汇链文本表示模型构建方法[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(9): 34-41.
[14]	李亚子,郑见立,周奕洋,李国垒. 新农合药品报销目录跨省整合信息系统设计与实施^*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(6): 96-101.
[15]	李丹. 图书馆微信平台建设实践与思考^*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(4): 104-110.

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed