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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (1): 37-46     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.01.05
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植物物种多样性语义知识抽取研究*
刘建华1,2(), 王颖1, 张智雄1, 李传席3
1中国科学院文献情报中心 北京 100190
2中国科学院大学 北京 100049
3中国长城资产管理股份有限公司 北京 100045
Extracting Semantic Knowledge from Plant Species Diversity Collections
Liu Jianhua1,2(), Wang Ying1, Zhang Zhixiong1, Li Chuanxi3
1National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
2University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
3China Great Wall Asset Management Co., Ltd, Beijing 100045, China
全文: PDF (4615 KB)   HTML ( 55
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】拓展以物种为中心的植物物种多样性抽取框架, 探索实现语义知识抽取方法。【方法】结合当前生物多样性抽取的主流研究, 以物种为中心, 设计包含多种实体及实体间关系的知识抽取框架, 利用已有的众多专业数据库, 设计并实现相应的识别方法。【结果】设计以物种为核心的知识抽取框架, 探索实现多种实体及实体间关系的语义知识抽取方法, 拓展植物物种多样性领域抽取内容和思路。【局限】实体识别的完整性和准确性受底层知识库影响较大, 且实体间关系的类型局限于共现、上下位类、语法关系几类, 还需进一步研究。【结论】本研究拓展了植物物种多样性抽取内容和思路, 可有效支持语义检索、科学计算。

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刘建华
王颖
张智雄
李传席
关键词 植物物种多样性植物物种知识抽取关系识别    
Abstract

[Objective]This paper aims to extract semantic knowledge from the biodiversity studies. [Methods] We proposed a new knowledge extraction framework focusing on species. It included various entities as well as the relationship among them. The new method was then examined with various specialized databases. [Results] The species-oriented knowledge extraction framework, could successfully retrieve semantic information from the target entities and the relations among them. This method expanded the scope of knowledge extraction practice in the biodiversity field. [Limitations] The recall and precision ratio of the new method was effected by the dictionaries and rules. More studies are needed to examine the semantic relationship among the named entities beyond co-occurrence, hierarchical and simple syntactic relations. [Conclusions] The proposed method expands the contents and methods of knowledge extraction in biodiversity research. It supports the semantic information retrieval and computation.

Key wordsPlant Species Diversity    Plant Species    Knowledge Extraction    Relation Extraction
收稿日期: 2016-04-14      出版日期: 2017-02-22
ZTFLH:  G250  
基金资助:*本文系国家“十二五”科技支撑计划项目“面向外文科技文献信息的知识组织体系建设与应用示范(STKOS)”的子课题“信息资源自动处理、智能检索与STKOS应用服务集成”(项目编号: 2011BAH10B05)和国家自然科学基金项目“基于语言网络的文本主题中心度计算”(项目编号: 61075047)的研究成果之一
引用本文:   
刘建华, 王颖, 张智雄, 李传席. 植物物种多样性语义知识抽取研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(1): 37-46.
Liu Jianhua,Wang Ying,Zhang Zhixiong,Li Chuanxi. Extracting Semantic Knowledge from Plant Species Diversity Collections. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(1): 37-46.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.01.05      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I1/37
  人工标引的层级示例
  植物物种多样性语义知识框架
  语义知识抽取框架
  知识单元实例样本的模式输出示例
  Parser解析生成的句法树[20]
  Parser解析生成的依存语法结果及说明
实体类型 数量 实体类型 数量
物种-属(Genus) 115 698 植物茎(plantStemForm) 1 983
物种-科(family) 25 332 省(province) 1 845
习性(habit) 13 510 花期(plantFlowerTime) 1 773
花颜色(plantFlowerColor) 12 649 植物根类型(plantRootType) 1 725
实体类型 数量 实体类型 数量
生态环境(cultivatedHabitat) 12 277 化合物(chemicalCompound) 1 637
植物茎类型(plantStemType) 10 306 授粉系统(plantPollinationSystem) 1 509
物种-种(species) 9 478 基因(gene) 1 270
寿命(longevity) 8 233 国家(country) 1 227
植物果实类型(plantFruitType) 6 489 物种-目(order) 1 088
植物雌蕊融合(plantGynoeciumCarpelFusion) 4 875 花对称性(plantFlowerSymmetry) 1 043
植物雄蕊排列(planAndroeciumStamenArrangement) 4 793 化学元素(ChemicalElement) 736
植物叶规格(plantLeafArrangement) 3 908 实验材料与工具(Tool) 722
植物叶形状(plantLeafShape) 3 609 物理环境(PhysicalEnvironment) 717
植物叶缘(plantLeafMargin) 3 268 植物花被(plantFlowerPerianthForm) 621
花序形态(plantInflorescenceForm) 3 268 植物叶结构(plantLeafStructure) 510
植物叶面(plantLeafSurface) 2 859 器官(Organ) 780
花结构数量(plantNumbersOfFloralStructure) 2 815 机构(Organization) 323
植物叶部(plantLeafDivision) 2 615 培养环境(culturedHabitat) 264
无确定类型的主题词(Term) 2 482 物种-门(phylum) 252
光合作用(photosynthesis) 2 282 植物叶(plantLeaf) 244
植物叶性(plantFlowerSexuality) 2 222 物种-纲(class) 153
植物雄蕊类型(plantAndroeciumStamenType) 2 152 植物根结构(plantRootStructure) 127
  从实验数据中抽取的主要知识单元及物种属性实例分布
  植物物种多样性领域SPO语法关系部分抽取结果
  基于本体概念或实体的知识浏览、检索与统计分析功能
  基于语义知识抽取的单篇文章共现关系知识图
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