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第1章 绪论1

1.1 研究的背景及意义1

1.2 本书的主要内容、基本思路和方法4

1.2.1 主要内容4

1.2.2 重点和难点5

1.2.3 基本思路和方法5

1.2.4 创新之处6

第2章 领域本体构建综述7

2.1 传统领域本体构建方法及存在的问题7

2.2 领域本体半自动构建方法10

2.3 本体自动构建的核心要素13

2.3.1 术语13

2.3.2 概念14

2.3.3 实例14

2.3.4 概念间关系15

2.3.5 公理16

2.3.6 元知识17

2.4 领域本体自动构建的基础17

2.4.1 背景或先验知识17

2.4.2 输入17

2.5 构建的方法18

2.5.1 用于构建的几种学习算法18

2.5.2 本体类型对构建的要求19

2.5.3 构建方法的比较20

2.5.4 代表性构建方法分析27

2.6 领域本体自动构建工具分析35

2.6.1 工具简介35

2.6.2 构建工具比较36

2.7 本体描述语言40

2.7.1 HTML40

2.7.2 XML40

2.7.3 RDF41

2.7.4 RDFS41

2.7.5 OML41

2.7.6 OIL41

2.7.7 DAML42

2.7.8 OWL（OWL2）42

2.8 本章小结42

第3章 一种分层的本体自动构建方法体系44

3.1 分层方法概述44

3.2 本体术语自动抽取45

3.2.1 基于语言学的方法45

3.2.2 基于统计的方法47

3.2.3 混合方法49

3.3 本体概念和实例抽取50

3.3.1 概念自动抽取方法50

3.3.2 实例抽取52

3.4 领域本体分类体系构建54

3.4.1 相关定义54

3.4.2 本体概念层次的抽取方法57

3.5 非分类关系构建67

3.5.1 语义关系类型68

3.5.2 非分类关系学习方法69

3.5.3 本体关系的修剪73

3.6 本章小结74

第4章 基于多策略的领域本体自动构建工具75

4.1 概述75

4.2 GOLF系统架构76

4.3 本体概念自动抽取77

4.3.1 术语自动抽取77

4.3.2 概念抽取算法库81

4.3.3 语料知识库的引入83

4.3.4 语义排歧85

4.3.5 概念聚类86

4.4 本体关系学习86

4.4.1 分类关系学习86

4.4.2 非分类关系学习91

4.5 核心本体构建92

4.6 本章小结96

第5章 本体自动构建平台GOLF的实验及分析98

5.1 实验语料98

5.2 实验评估方法99

5.3 实验过程及分析99

5.4 本章小结106

第6章 面向本体自动构建的多策略评价108

6.1 本体评价概论108

6.2 本体评价的主要内容110

6.2.1 本体评价的层次及指标110

6.2.2 本体手工评价方法111

6.2.3 本体自动构建系统的评价114

6.2.4 一种分层评价方法116

6.3 基于最小风险的本体评价方法118

6.3.1 贝叶斯决策理论118

6.3.2 基于最小风险的本体评价模型119

6.3.3 本体评价过程120

6.4 RiMOE中的评价策略121

6.4.1 评价标准122

6.4.2 基于词汇级的评价122

6.4.3 基于分类体系的评价123

6.5 GOLF的评价实验127

6.5.1 对GOLF评价的基本思路127

6.5.2 实验结果分析129

6.6 本章小结131

第7章 GOLF在数字图书馆和电子政务中的应用133

7.1 GOLF在数字图书馆中的应用133

7.1.1 概论133

7.1.2 基于本体的数字图书馆框架134

7.1.3 面向数字图书馆的本体自动构建136

7.1.4 基于本体知识元的数字图书馆学科标引136

7.1.5 DL用户标签本体的自动构建141

7.2 GOLF在电子政务领域的应用145

7.2.1 电子政务领域本体描述145

7.2.2 电子政务领域的术语自动抽取147

7.2.3 实证分析153

7.3 本章小结153

第8章 结束语155

8.1 本书的主要研究成果155

8.2 进一步的研究工作157

参考文献158

主题索引174

图表索引175