田维
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：云南省自然科学基金国家自然科学基金云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合FCA与Jena的领域本体半自动构建方法研究被引量：5
- 2013年
- 针对本体构建中难于发现隐含知识及本体编码效率低下等问题,提出了一种结合FCA与Je-na的领域本体半自动构建方法。该方法根据实例集合和它们所具有的属性集合来构造初始本体,即形式背景,接着构造概念格,将本体可视化,进而发现隐含的概念以及概念间的关系;再将这些概念及其之间的关系映射成本体主干;最后根据提供的属性值丰富本体主干。基于Jena选用OWL对以上建立的本体原型进行编码和形式化,完成领域本体的构建。以云南旅游领域为背景构建旅游本体原型系统,证明了本文所提出的本体构建方法的有效性,并在领域可移植性、本体构建效率及自动化程度等方面进行系统评测,取得良好效果。经与人工构建结果对比,证明了构建结果的有效性。
- 田维郭剑毅余正涛线岩团王炎冰
- 关键词：形式概念分析JENA形式化
- 基于信息熵的半监督领域实体关系抽取研究被引量：3
- 2011年
- 针对监督机器学习方法抽取实体关系受限于标注语料的规模问题,提出采用信息熵方法来不断扩展小规模训练数据的半监督领域实体关系抽取。结合领域词汇选取小规模训练数据,构建了一定准确率的初始最大熵分类器,用来从未标记数据中预测出候选新实例。采用信息熵方法,通过设定不同熵值,多次循环以选取可信度较高的新实例来扩展训练数据。使用扩展后的训练数据重新迭代训练分类器,分类器性能趋于稳定迭代终止,实现了半监督学习的领域实体关系抽取。实验表明,和已有方法相比,本文提出的半监督领域实体关系抽取通过结合信息熵方法,在小规模标注样本环境中取得了较好的学习效果。
- 郭剑毅雷春雅余正涛苏磊赵君田维
- 关键词：信息熵最大熵分类器
- 结合FCA与Jena的领域本体半自动构建方法研究
- 针对本体构建中发现隐含知识难及本体编码效率低下等问题，提出了一种结合FCA与Jena的领域本体半自动构建方法。该方法是根据实例集合和它们所具有的属性集合(即形式背景)来构造初始本体，接着构造概念格，将本体可视化，进而发现...
- 田维郭剑毅余正涛线岩团王炎冰
- 关键词：形式概念分析JENA形式化
- 文献传递
- 基于半监督图聚类的专家消歧方法研究
- 互联网上存在的大量的专家页面及开放的学术资源信息,成为专家检索的重要资源。由于专家重名或表示方式多样性,须对获取到专家页面文档进行专家消歧。专家消歧是专家检索研究中基础且重要的研究热点之一。由于专家页面文档来源比较丰富,...
- 田维
- 关键词：谱聚类
- 文献传递
