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基于事件属性的事件分类研究 下载：41 浏览：254

王亚1，2 曹存根1 《中文研究》 2020年4期

摘要:
事件分类研究一直是计算机科学和语言学等学科的核心研究内容，针对动词语义层面上的分类问题，研究者们提出了不同的分类标准，而根据这些分类标准对动词进行分类会产生分类有交叉和分类粒度粗等问题。一个动词通常表示一个过程事件，该文以汉语世界中经常发生的过程事件为语义分类对象，从事件的定义中提取事件的特征属性，并给每个特征属性赋予权重，利用特征属性对顶层事件类包含的事件进行分类。该文采用框架的形式对事件进行语义描述，框架内容由事件的特征属性和私有属性组成。重点以"传播"类事件为例来阐述该文的分类方法，通过实际操作发现，利用该分类方法，可以得到一个比较清晰的事件语义分类结构。该文用描述逻辑来对事件及事件之间的分类关系进行形式化表示。根据该事件分类体系，可以有效获取事件属性相关的常识知识。

基于语义分类和描述框架的网络攻击知识抽取研究及其应用 下载：48 浏览：341

方芳1,2 王亚1 王石1 符建辉1 曹存根1 《当代中文学刊》 2019年12期

摘要:
随着计算机技术的迅猛发展,自然语言处理成为计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,且文本知识获取(knowledge acquisition from text,KAT)是人工智能的重要研究内容。当前对于文本研究,大多采用关键字以及机器学习方法,准确率并不高。该文提出了一种基于语义文法的中文网络攻击事件知识获取方法。首先介绍参考FrameNet构建的语义分类和描述框架,它在现代汉语基本句模分类的基础上进行了扩充和改进。其次,重点介绍了攻击文本中最常见的遭受类语义类的设计和形成过程。然后将语义分类和描述框架应用在"网络安全"领域,形成"网络攻击语义类",并介绍在建立"网络攻击语义类"时遇到的难题,包括文法的设计中对事元的确定、复合句的处理、"的是"结构句型的分析设计、谓词设计等。最后,使用国家某安全部门提供的真实数据进行网络攻击知识抽取,实验表明该方法具有较高的准确率。

基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取 下载：42 浏览：355

吴小龙1,2 曹存根1 《当代中文学刊》 2019年11期

摘要:
Web表格知识抽取是一种重要的获取高质量知识的途径,在知识图谱、网页挖掘等方面具有广泛的研究意义与应用价值。传统的Web表格知识抽取方法主要依赖于良好的表格结构和足够的先验知识,但在复杂的表格结构以及先验知识不足等情形下难以奏效。针对这类方法的问题,该文通过充分利用表格自身的结构特点,提出了一套可面向大规模数据的基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取方法,以无监督的聚类方式获得相似形式结构的表格,从而推测其语义结构以抽取知识。实验结果表明,基于等价压缩的快速聚类算法在保持同水平的聚类准确率的前提下,在时间性能上相比传统方法有大幅度的提升,5 000个表格的聚类时间由72小时缩短为20分钟,且在表格聚类后利用表格模板所抽取的知识三元组的准确率也达到了令人满意的结果。
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