Web信息抽取及知识表示系统的研究与实现
基于人工智能的知识库系统构建与应用研究
基于人工智能的知识库系统构建与应用研究近年来，随着人工智能领域的不断发展，知识库系统已成为人工智能应用中的热门话题。
知识库系统是指将某一领域的知识和经验进行结构化、标准化、系统化的整理和存储，以便于后续学习、应用和推理。
在人工智能领域中，知识库系统为机器学习、自然语言处理等技术提供了强有力的支持，同时也为人类决策提供了重要的参考。
基于人工智能技术的知识库系统主要包括三个方面的研究内容：知识抽取、知识管理和知识使用。
其中，知识抽取是指从大量文本数据中自动抽取有用的知识和信息；知识管理是指对抽取的知识进行整理、分类、标注和组织，以便于后续的应用和扩展；知识使用是指将整理好的知识应用到具体的任务中，如问答系统、智能客服、机器翻译等。
知识抽取的关键技术包括自然语言处理、信息抽取、实体识别、关系抽取等。
自然语言处理是指将自然语言转化为计算机可识别的结构，如将句子分解成词语、短语、句子成分等。
信息抽取是指从文本中抽取出与特定主题相关的信息，如从新闻报道中抽取出政治、经济、社会等方面的信息。
实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。
关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系，如A是B的员工、C担任D的董事等。
知识管理的关键技术包括本体论、知识表示和推理、知识存储和检索等。
本体论是指对某一领域进行概念建模和分类，并将概念和分类以图形化、语义化方式进行表达。
知识表示和推理是指将抽取的知识表示成计算机可识别的形式，并使用逻辑推理等方法对知识进行推理和计算。
知识存储和检索是指将整理好的知识存储到数据库中，并通过检索方式实现对知识的快速查找和获取。
知识使用的关键技术包括智能问答、人机对话、机器翻译等。
智能问答是指利用自然语言处理和知识库系统实现对自然语言问题的自动回答。
人机对话是指将计算机和人类之间的交互以自然语言的形式进行，以更加自然的方式实现人机交互。
机器翻译是指利用自然语言处理和知识库系统自动将一种语言翻译成另一种语言，以实现不同语言之间的交流。
《骆越演义》知识关系可视化系统设计与实现
２０２２年０３月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)M a r．２０２２第３９卷第１期㊀㊀㊀㊀㊀J o u r n a l o fN a n n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l．３９N o．１D O I:１０．１６６０１/j．c n k i．i s s n２０９６Ｇ７３３０．２０２２．０１．０１４文章编号:２０９６Ｇ７３３０(２０２２)０１Ｇ００９４Ｇ０６«骆越演义»知识关系可视化系统设计与实现∗李㊀航,黄容鑫,黄伟刚,孙竞丹,覃㊀晓＠(南宁师范大学计算机与信息工程学院;八桂学者创新团队实验室,广西南宁５３０１００)摘㊀要:针对小说中繁杂的内容信息,通过数据可视化可以清晰地对分析结果信息进行解读和传达,更好地展现数据价值.本研究以«骆越演义»文本为处理对象,依据知识图谱的构建技术,定义小说中实体关系并基于依存句法方式抽取三元组;应用E C h a r t s图表库辅助绘制关系图;将L T P模型和相似词典相结合实现知识的查询;从而完成知识关系可视化系统的构建.系统为快速理解小说中的人物关系和战争关系提供了可视化帮助,对自然语言文本的知识关系抽取技术也具有一定的参考意义.关键词:知识图谱;句法依存;可视化中图分类号:T P３１１．１３㊀㊀文献标志码:A０引言«骆越演义»[１]是一部以世界文化遗产 左江花山岩画为背景创作,描写岭南上古时期王朝兴废㊁朝代更替,揭开珠江文明和千古花山之谜的大型长篇历史小说.该书以回合制撰写,共一百二十五回,整书对上古时期骆越先民的生存状态和百越文明的历史渊源进行了生动描述,展现了上古时期岭南的政治㊁军事㊁经济㊁文化的发展史,以小说的形式全景式呈现上古珠江流域文明变蛮夷为金戈铁马般的灿烂史诗.知识图谱[２]是以图的形式表现客观世界中的实体(概念)及其之间关系的知识库.知识是认知,图谱是载体,数据库是实现,知识图谱就是在数据库系统上利用图谱这种抽象载体表示知识这种认识内容.具体地说,知识图谱以结构化三元组的形式存储现实世界中的实体以及实体之间的关系,与通过关键字搜索的方法[３]相比基于知识图谱的方法能够更快速的匹配准确答案.陈蕾等[４]提出的«红楼梦»中社会权势关系的提取及网络构建中利用最小树形图算法生成了涵盖１９２个«红楼梦»主要人物的单向联通的树状社会关系图,通过这种方法生成的社会关系图能有效反映人际交往亲密度与社会影响力.这种关系图与知识图谱极为相似,说明了用知识图谱来表示人物关系能直观地展现人与人之间的联系.«骆越演义»是以数个主要人物为中心,辐射大量的战争故事串联而成的小说,其内容人物关系和战争事件关系错综复杂,用知识图谱将这些复杂的关系处理成能够结构化表示的知识,再通过可视化图形展现出来,这样既能高效地查询人物关系,又能宏观地发现事件之间的关联性,更好的帮助理解小说内容.本研究在自然语言处理的基础上,对小说中人物关系和事件关系进行定义[５],构建三元组,并将这些知识关系可视化[６－９],最后成功搭建一个«骆越演义»知识关系可视化系统,通过可视化的方法对文学作品提出了新的表现形式,使读者可以高效精确地学习和理解小说内容,了解骆越文化,同时促进了我国的优秀民族文化发展.收稿日期:２０２１Ｇ０６Ｇ１０∗基金项目:国家自然科学基金项目(６１９６２００６);广西创新驱动重大项目(A A１８１１８０４７)第一作者:李航(１９９４－),男,硕士生,自然语言处理与知识图谱方向．＠通信作者:覃晓(１９７３－),女,教授,主要研究方向:图像处理,自然语言处理．第１期李航,等:«骆越演义»知识关系可视化系统设计与实现 ９５㊀ １系统的总体设计基于B/S架构,采用P y t h o n语言处理数据和程序的编写,前端由D j a n g o应用框架＋E C h a r t s[１０]图表工具组合,后端使用图形数据库N e o４j,系统的总体架构如图１㊁图２所示.图１知识可视化系统架构图图２知识可视化系统各模块结构主要分为数据层㊁分析层和应用层共３层.数据层负责知识图谱构建和导入数据库,将自然语言文本处理为知识图谱构建所需要的三元组,主要包括２个模块:数据处理模块和数据导入模块;分析层用于对用户的问句进行语义解析,了解用户真实意图并提取答案,主要包括两个功能模块:语义解析模块和查询结果生成模块;应用层包含用户交互界面和可视化界面,用户交互界面实现对人物关系进行查询,并返回查询结果的知识关系图和人物属性,可视化界面展示知识关系全貌图和查询结果.２系统详细设计和关键技术２．１数据层２．１．１数据处理模块构建知识图谱,本质上是要定义各种实体和实体关系,并建立各个实体关系的联系.对自然语言的文本而言,寻找实体关系,需要分析文档内容,抽取文字或标题的核心概念㊁关键内容,找到两个实体间可能存在的关系.９６㊀ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３９卷本系统主要处理对象是«骆越演义»电子文档.文档是非结构化数据,难以让计算机直接处理.因此在系统数据的预处理阶段,要对非结构化的数据进行结构化转化,即要确定电子文档中的实体和实体关系.书中大部分章节描写的是战争场景,其中涉及大量的战争场地㊁战争场景㊁战争人物㊁战争爆发的原因㊁过程和结局等描写.通过仔细研究小说中的战争内容,本研究将关于战争的描写定义为 战争事件 ,在战争事件中先定义人物㊁地点㊁原因㊁结果等实体概念,再定义 人物关系 地点关系 战争因果关系(简称因果关系) 等关系概念.«骆越演义»小说知识概念性定义描述(表１).表１知识实体及实体关系定义表实体概念实体属性关系概念关系属性人物姓名㊁性别㊁单位㊁职位等人物关系夫妻㊁父子㊁母子㊁君臣㊁将士等地点古代名称㊁现代名称战争关系地点㊁因果㊁攻守战争原因事件名称\\战争结果胜/负\\㊀㊀完成知识实体及实体关系定义表的建立,下一步基于依存句法分析模型[１２．１３]对实体和实体关系进行定义.为方便说明构建方法,先对相关概念进行定义和描述.设小说文本的词汇实体集E n t i t y 为E ＝{E １,E ２, ,E k },根据给定的语法体系,确定句子中词汇之间的依存关系,依存关系的集合表示为E R T ,定义如下:定义１句法依存关系对偶表,表示两个实体间的依存关系,记为E R T .E R T ＝E i ,E j ()|i ,j ＝１,２, ,n ,E i ,E j ɪE {}基于依存句法分析的小说文本实体关系抽取并构建成知识图谱(E n t i t y r e l a t i o n e x t r a c t i o nb a s e d o nd e Ｇp e n d e n c yp a r s i n g ,E R _d p )的方法流程(算法１).算法１:E R _d p 输入:小说文本数据T e x t _d a t a ,实体关系定义表R 输出:小说实体关系集S S t e p １:对T e x t _d a t a 进行分词处理得到词汇实体集E ;S t e p ２:对E 进行词性标注;S t e p ３:依据词性特征,对T e x t _d a t a 进行依存句法分析,并依据句法依存关系得到句法依存关系对偶表E R T ;S t e p ４:根据实体关系定义表中的关系r i ɪR ,在E R T 中找到实体的关系链,并合并为三元组;S t e p ５:S ѳE i ,r i ,E j ()//关系r i 的三元组存放于实体关系集S 中;S t e p ６:重复s t e p ４㊁s t e p５,直到实体关系定义表中的关系全部处理完;s t e p ７:返回小说实体关系集S .对语句 金的长子燮邕跟随獞部落南下逃亡 的依存结构表示,如图３表示.通过依存句法分析得到依存关系A T T (金,长子);D B L (金,的);A T T (长子,燮邕);S B V (燮邕,跟随);V O B (跟随,獞部落);D B L (南下,獞部落);A T T (南下,逃亡)等,其中A T T (金,长子)和A T T (长子,燮邕)存在人物关系 长子 ,合并关系链得到一个三元组(金;长子;燮邕).以三元组的形式可以更好地存储小说中的实体关系.图３依存树２．１．２数据导入模块本模块完成对系统数据库的设计,主要采用n e o ４j 存储所构建的«骆越演义»知识图谱.n e o ４j 是以图形结构的形式存储数据的数据库,它采用n o d e 和r e l a t i o n 来存储实体和关系.文中的节点(n o d e )指的是诸如人物㊁地点㊁原因或结果等实体,关系(r e l a t i o n )指的是诸如 人物关系 ㊁ 战争关系 等.节点(n o d e )和关系(r e l a t i o n )中包含属性(p r o pe r t i e s ),如 燮邕 是一个实体,它具有名字(燮邕),性别(男),第１期李航,等:«骆越演义»知识关系可视化系统设计与实现９７㊀职位(护卫队队长)等属性.图３展示了本研究的数据存储模型,其中节点(n o d e )和节点的属性(p r o p Ｇe r t i e s )存储于一个链表中,而节点和关系(r e l a t i o n )则使用一个双向链表来存放.从图４中可以看出,通过关系可以方便的查看跟这个关系关联的两个实体(n o d e １和n o d e ２),并且从一个节点n o d e １开始,可以直接遍历以该节点为起点的图.图５展示了在n e o ４j 中存储的部分节点(n o d e )和关系(r e l a t i o n )的链表表示.㊀㊀㊀㊀㊀图４n e o ４j 的数据存储模型㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀图５部分人物关系链本研究的n e o ４j 存储数据的方法(算法２).算法２:D a t a T o N e o ４j i n p u t ㊀d f _d a t a ㊀//d f _d a t a 是存储三元组的数组o u t p u t ㊀n o d e a n d s y m b o l i c l i n k r e l a t i o n s h i p S t e p １:c r e a t e _n o d e e １,e ２()//创建节点n o d e S t e p ２:f o r n a m e i n e １,e ２S t e p ３:㊀c r e a t e _r e l a t i o n (d f _d a t a )㊀//创建边/关系S t e p ４:㊀㊀f o rmi n r a n g e (０,l e n (d f _d a t a ))㊀//遍历数组S t e p５:㊀㊀i f d f _d a t a [ r ]＝＝r S t e p ６:㊀㊀㊀㊀m a t c ha ,bw h e r e a ＝e １a n db ＝e ２㊀//匹配关系的两节点图６知识查询流程图S t e p ７:㊀㊀㊀㊀c r e a t e aңb S t e p ８:㊀e n d f o r S t e p ９:e n d f o r ．在算法２中,输入是前一节生成的三元组数组{(e i ,r t ,e j |i ,j ＝１,２, ,n ;t ＝１,２, ,m ;m ＜n },其中,e i 表示头实体,e j表示尾实体,r t 表示它们之间的关系;算法的１~３行是在n e o ４j 中创建节点和边(边表示节点间的关系),然后遍历所有数组生成节点和边的链表,获得可视化的关系图结果.２．２分析层分析层的关键作用是将用户输入的自然语言准确分词,这样才能提高反馈答案的正确率.本研究的人物知识查询的具体流程图如图６所示,当用户输入问句,经L T P 分词模型后查询知识图谱,若能够匹配,则直接查询数据库,若不匹配则查询相似词典再重新经L T P 分词,将新的分词结果映射到知识图谱中,并从数据库抽取答案.２．２．１语义解析模块本模块是人物知识查询的主要技术支撑,主要完成对用户输入的问句中单词的词性进行判断,功能的实现是借助哈工大开源L T P 分词模型和本研究根据«骆越演义»构建的相似词典共同完成.９８㊀ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３９卷由于L T P 模型只能处理一些日常的词语,而«骆越演义»是描述的是特定民族文化的语言文本,一些人名类的词语不一定能准确分词,而分词不准确,那么词性标注也会出错,例如,人名 黎修 ,如果把它拆分成 黎 和 修 就不能标注成一个人名了,这样就必然会影响返回结果的正确率.所以,增加一个相似词典,将«骆越演义»中涉及所有的人名㊁所属部落都加入相似词典里.首先构建了m 个数组X ＝x １,x ２, ,x n {},m 表示相似词典中的实体数,n 表示相似词的个数;然后将数组X 中的词映射到同一个实体Z ,得到集合S ＝Z １,Z ２, ,Z m {},S 表示为相似词典;将S 加入L T P 的分词库中再对问句进行分词处理;就能增加分词查询的正确率了.２．２．２查询结果生成模块本模块负责将语义解析模块获得的分词结果映射到知识图谱中查找对应实体,然后匹配数据库生成答案并反馈到前端展示界面.２．３应用层应用层向用户提供交互式的知识查询功能,允许用户以问句的方式向系统进行条件查询和知识浏览功能.２．３．１知识概览查询知识概览查询是指向系统提出浏览知识图谱的请求,系统将展示«骆越演义»小说内容的全部知识结构.实现方法是在«骆越演义»知识图谱中,调用C y ph e r 查询语句 MA T C H (n )r e t u r n (n ) ,n 表示知识图谱中的实体,该语句可以返回所有数据,即«骆越演义»知识关系的全貌图.如图７展示了其中７个部落的知识关系全貌图.㊀㊀㊀㊀㊀图７部分知识关系可视化全貌图图８人物知识查询可视化界面２．３．２条件查询条件查询是指用户在系统界面输入查询语句,系统调用分析层的语义解析模块,理解查询语句的语义,并从数据库中查找与查询语义匹配的知识结构,返回到系统前端E C h a r t s 可视化图表工具中.实现方法是对用户输入问句进行L T P 分词并对结果调用语句:ᶄM A T C H n :e l ()－r e :r []－＞s ()r e t u r n n ,r e ,r ᶄ,其中n 表示问句的实体,e l 表示实体名称,r e 是实体间的关系,关系名称为r ,通过查询和实体e l 具有关系r 的实体并返回结果.如图８中展示了当用户问 金的长子是谁? ,本系统通过匹配知识图谱找到答案 燮邕 并展示 燮邕 的部落㊁性别㊁人物关系㊁职位和 燮邕 与 金 的人物关系图.第１期李航,等:«骆越演义»知识关系可视化系统设计与实现 ９９㊀ ３结㊀语知识图谱是以图的形式表现客观世界中的实体(概念)及其之间关系的知识库.利用知识图谱来表示人物关系能直观地展现人与人之间的联系.«骆越演义»是一部人物关系和战争事件关系错综复杂的大型小说,为了更充分地展示小说中人物和事件关系,设计并实现了对«骆越演义»的知识关系可视化系统.本研究的工作包括:提出了一种基于依存句法分析的小说文本实体关系抽取并构建成知识图谱的方法;对战争历史类小说构建了一套实体关系定义表.在L T P中加入相似词典提高分词准确率;应用E C h a r t s对人物和事件关系可视化.本研究不足之处在于构建的实体关系定义表方法效率比较低,如何提高方法效率,高效地抽取数据是下一步的研究方向.参考文献:[１]李京．骆越演义[M]．北京:人民日报出版社,２０１９:１Ｇ１９．[２]覃晓,廖兆琪,施宇,等．知识图谱技术进展及展望[J]．广西科学院学报,２０２０,３６(３):２４２Ｇ２５１．[３]何国对,黄容鑫,黄伟刚,等．基于知识图谱的广西文化旅游问答系统研究与实现[J]．广西科学,２０２０,２７(６):６０９Ｇ６１５．[４]Z h a oZY,Z h a n g W Q．E n dＧt oＧe n d k e y w o r d s e a r c h s y s t e mb a s e d o n a t t e n t i o nm e c h a n i s ma n d e n e r g y s c o r e r f o r l o w r e s o u r c e l a nＧg u a g e s[J]．N e u r a l n e t w o r k s:t h e o f f i c i a l j o u r n a l o f t h e I n t e r n a t i o n a lN e u r a lN e t w o r kS o c i e t y,２０２１,１３９:３２６Ｇ３３４．[５]陈蕾,胡亦旻,艾苇,等．«红楼梦»中社会权势关系的提取及网络构建[J]．中文信息学报,２０１５,２９(５):１８５Ｇ１９３,２０３．[６]江洋洋,金伯,张宝昌．深度学习在自然语言处理领域的研究进展[J]．计算机工程与应用,２０２１,５７(２２):１Ｇ２１．[７]王鑫,傅强,王林,等．知识图谱可视化查询技术综述[J]．计算机工程,２０２０,４６(６):１Ｇ１１．[８]黄雪娟,刘金硕,姚昱．基于知识图谱的智群计算国内外研究可视化分析[J]．计算机应用与软件,２０１９,３６(１２):７２Ｇ８０．[９]岳丽欣,刘自强,许海云．基于交互式可视化的领域知识图谱构建研究[J]．情报科学,２０２０,３８(６):１４５Ｇ１５０．[１０]郑戟明,柳青．E c h a r t s在数据可视化课程中的应用[J]．电脑知识与技术,２０２０,１６(２):９Ｇ１１．D e s i g na n d I m p l e m e n t a t i o no fK n o w l e d g eR e l a t i o n s h i p V i s u a l i z a t i o nS y s t e mi nR o m a n c e o fL u o y u eL IH a n g,HU A N G R o n gＧx i n,HU A N G W e iＧg a n g,S U NJ i n gＧd a n,Q I N X i a o(B A G U I S c h o l a rP r o g r a mo fG u a n g x i Z h u a n g A u t o n o m o u sR e g i o no fC h i n a,S c h o o l o fC o m p u t e r&I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,N a n n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y,N a n n i n g５３０１００,C h i n a)A b s t r a c t:F o r t h e c o m p l e x c o n t e n t i n f o r m a t i o n i n t h e n o v e l,d a t a v i s u a l i z a t i o n c a n c l e a r l y i n t e r p r e t a n d c o n v e y t h e a n a l y s i s r e s u l t i n f o r m a t i o n,a n db e t t e r d i s p l a y t h e d a t a v a l u e．T h i s p a p e r t a k e s t h e t e x t o f L u oY u eY a nY i a s t h e p r o c e s s i n g o b j e c t,d e f i n e s t h e e n t i t y r e l a t i o n s h i p i n t h e n o v e l a n d e x t r a c t s t h e t r i p l e b a s e d o n t h e d e p e n d e n t s y n t a x a c c o r d i n g t o t h e c o n s t r u c t i o n t e c h n o l o g y o f k n o w l e d g e g r a p h;d r a w s t he r e l a t i o n s h i pg r a p hw i t ht h ea i do fE C h a r t s c h a r t l i b r a r y;c o m b i n e sL T P m o d e l a n ds i m i l a r d i c t i o n a r y t o r e a l i z e t h e q u e r y of k n o w l e dg e;th u s c o m p l e t e s t h e c o n s t r u c ti o n o f k n o w l e d g e r e l a t i o n s h i p v i s u a l i z a t i o n s y s t e m．T h e s y s t e m p r o v i d e sv i s u a l h e l p f o r t h e q u i c ku n d e r s t a n d i n g o f t h er e l a t i o n s h i p b e t w e e n c h a r a c t e r s a n dw a r i n t h en o v e l,a n dh a s s o m e r e f e r e n c e s i g n i f i c a n c e f o r t h ee x t r a c t i o nt e c hＧn o l o g y o f k n o w l e d g e r e l a t i o n s h i p o f n a t u r a l l a n g u a g e t e x t．K e y w o r d s:k n o w l e d g e g r a p h;s y n t a c t i c d e p e n d e n c y;v i s u a l i z a t i o n[责任编辑:黄天放]。
一种改进的基于本体的Web信息抽取
中 图分类号： ９５ Ｎ４
种 改进 的基 于本体 的 Ｗｅ ｂ信 息抽 取
柳佳 刚，陈 山，黄 樱
（ 湖南工学院计算机科学系 ，衡阳 ４ １０ ） ２０２
摘
要 ： Ｗｅ 页面信息项本体定义为基础 ， 单个样本 页面信息项路 径进行启发式学 习， 以 ｂ 对 对所有样本页面集 中信息块路径进行归纳学 习，
［ ｙｗ ｒ ｓ ｎｏｍａｉｎｅ ｔ ｃｉｎ ｏ ｔｌｇ ；ｎｕ ｔ ｅｅｒｉｇ Ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｊｃＭｏｅ（ Ｍ） Ｋｅ ｏ ｄ ］ｉｆｒ ｔ ｘ ａｔ ； ｎｏｏ ｙ ｉｄｃｉ ａｎｎ ； ｏ ｕ ｎ ｅｔ ｄｌ ｏ ｒ ｏ ｖｌ Ｏｂ ＤＯ
１ 概述
采用本体（ ｔｌｇ ） Ｏｎｏｏ ｙ技术精确定义 Ｗｅ ｂ资源 中共享 的词 汇 ， 用 知识 表 示 技 术 实 现 Ｗｅ 源 的 自动推 理 已成 为 语 义 利 ｂ资 Ｗｅ ｌ研究 的一个重要方向。基于本体 的 Ｗｅ 息抽取 关键 ｂＪ ｂ信 是建立本体模型和基于本体 的 Ｗｅ ｂ信息抽取规则 。本体 的构 建过程中，领 域特性表现得极其 明显 ，建立领 域本体 的过程 需要领域专家 的参与 ，过程复杂 、周期 较长 。因此 ，简化 Ｊ
ｇ ｔ ｔ ｅ ａ ｅ ｓｏ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｃ ｎ ｂ ａ ｔｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｔ ｌ ． ｅ ｃ ｓｒ ｃ ｉ ｎ ｏ ｔ ｌ ｇ ｙ ａ ｔ ｍａ ｉ ａ ｓｎ ｅＷ ｅ ａ ｅ ｆｌ ｒｎ ｈ ｏ ｓ ｏ ， ｈ ａ ｆｉ ｏ ｒ ｎ ｍ ｔ ｘ ｒ ｃ ｉ ａ ｅ ｐ ｒ ｉ ｃ ｕ ａｅ ｙ Ｔｈ ｏｎ ｔ ｔｏ ｎ ｏ ｏ ｙ ｂ ｕ ｏ ｔｃ ｐ ｉ ｇ ｔ ｂ ｐ ｇ ｔｉ ｇ ｔ ｅ ｎ ｉｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｕ ｒ ｈ ｉ ｅ
基于知识图谱的医疗智能辅助诊断系统设计与优化研究
需求整理
将收集到的需求进行分类、归纳 和整理，形成系统需求文档，为 后续系统设计提供依据。
需求优先级评估
对各项需求进行优先级评估，确 定哪些需求对系统最重要，哪些 需求可以稍后实现。
系统架构设计
架构规划
根据系统需求，规划出系统的整体架构，包括系统的硬件和软件 组成、各模块之间的关系等。
模块设计
对系统的各个模块进行详细设计，包括模块的功能、输入输出、 数据流程等。
用户反馈收集
邀请真实用户参与测试，收集他们的 使用反馈，以便进一步优化系统。
数据分析与优化
基于测试结果和用户反馈，对系统进 行优化和改进，提高其性能和用户体 验。
06
结论与展望
研究成果总结
成功构建了基于知识图谱的医疗智能辅助诊断系 统，实现了对医疗数据的整合、分析和利用。
系统在诊断准确率、效率等方面表现优异，为医 生提供了有力支持，提高了诊疗质量和效率。
接口设计
设计系统内部模块之间的接口以及系统与外部系统的接口，确保 数据传输的准确性和高效性。
系统功能模块设计
数据采集模块
负责从医疗机构、公共卫生 部门等获取医疗数据，并进 行清洗、整理和标准化处理 。
知识图谱构建模块
利用处理后的医疗数据，构 建疾病、症状、治疗方法等 知识图谱，为后续的智能辅 助诊断提供知识支持。
基于知识图谱的医疗智能辅 助诊断系统设计与优化研究
2023-12-30
• 引言 • 知识图谱相关理论 • 基于知识图谱的医疗智能辅助诊断
系统设计 • 医疗智能辅助诊断系统优化研究 • 系统实现与测试 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
医疗资源分布不均
01
基于信息抽取的文本知识挖掘模型研究_余肖生
第28卷第5期2010年5月Vol.28,No.5May,2010收稿日期：2009-12-22基金项目：湖北省教育厅自然科学研究项目（Q20081307）作者简介：余肖生(1973-)，男，湖北监利人，博士后，主要从事信息管理与电子商务研究.Internet 的飞速发展，人们已不再局限于从传统的数据库中获取所需的信息，Web 逐步成为存取信息的主要平台。
而以关系数据库和数据仓库为基础的传统数据挖掘技术，对非结构化的、半结构化的Web 数据而言，其有点力不从心【1】。
文本知识挖掘作为数据挖掘的延伸，其处理对象已不再局限于结构化的数据库，而是延伸到非结构化、半结构化的数据。
文本知识挖掘的本质是在先采用相关的技术将半结构化、非结构化的数据转化成结构化的数据存储在相关的关系数据库中，逐步建立相应的数据仓库，再利用较成熟的数据挖掘技术进行挖掘，从而识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程【2】。
文本知识挖掘将无序的信息变为有序的知识，提高信息的共享程度和使用效率。
其有利于消除“数字鸿沟”，有利于用户“知识获取”，有利于网络信息资源的重组。
1文本知识挖掘概念文本知识挖掘还没有统一的定义，可谓仁者见仁、智者见智。
有专家认为文本知识挖掘就是从文本集中发现和挖掘归纳性的知识如有用的模式、模型、趋势、规则等知识【3】。
另一专家认为文本挖掘是从发现数据间的相互关系这一点上来看，文本挖掘和数据挖掘有很大的相似性，但文本挖掘处理的对象主要是大量的、无结构的文本信息【4】。
还有专家认为文本挖掘主要是从大量的、无结构的文本信息中发现潜在的、可能的数据模式、内在联系、规律、发展趋势等,抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程【5】。
通过分析，笔者认为文本知识挖掘应该具备以基于信息抽取的文本知识挖掘模型研究余肖生1，2，孙珊1（1.三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002；2.武汉大学信息管理学院，湖北武汉430072）摘要：从文本知识挖掘的定义入手，分析了文本知识挖掘的关键技术，并在此基础上建立了基于信息抽取的文本知识挖掘模型，最后通过实例（DiscoTEX ）说明这个模型是可行的。
基于应急案例本体的信息抽取的研究及应用的开题报告
基于应急案例本体的信息抽取的研究及应用的开题报告一、研究背景随着社会的不断发展和科技的不断进步，大规模突发事件不断出现，给人们的生命财产造成了严重威胁，因此如何快速地获取大规模突发事件中的活动信息成为了研究的热点。
本体作为描述领域知识的一种模型，具有可重用性强、一致性好等优点，目前已被广泛应用于领域知识表示和智能化应用中。
因此基于应急案例本体的信息抽取研究成为了当前较为热门的研究方向，其对快速响应、精准预测做出应急反应具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在设计一套基于应急案例本体的信息抽取模型框架，以实现对大规模突发事件中的活动信息的自动化快速获取和分析，以此提升应急反应和预测的准确度和及时性，进一步提高应急管理的水平和效率。
三、研究内容和方法研究内容主要包括以下方面：1.通过调查分析得到应急事件的相关领域知识，并利用OWL Description Logic对其进行建模，构建应急案例本体。
2.分析应急事件的信息来源，整合多种信息抽取技术如自然语言处理、机器学习等技术手段，设计基于本体的信息抽取模型。
3.将信息抽取模型与本体进行融合，实现信息抽取到本体的转换，完成应急事件中相关活动的自动化识别与抽取，并进行存储和管理。
研究方法主要包括文献研究、调查问卷、本体构建和信息抽取模型的设计与实现。
四、预期成果本研究的预期成果包括：1.构建完整的应急案例本体，实现对应急事件中的相关领域知识的描述。
2.设计并实现基于应急案例本体的信息抽取模型，实现对应急事件中的相关活动信息的自动化获取和分析。
3.实现将信息抽取到本体的转换，并进行存储和管理，为应急反应和预测提供支持。
五、研究意义本研究的意义在于：1.提高应急管理的效率和水平，实现对大规模突发事件中活动的快速响应和预测。
2.较好地结合本体和信息抽取技术，对相关领域知识和事件信息进行智能化处理，为后续的应用提供基础和支持。
3.为自然语言处理和机器学习等领域的技术研究提供参考和借鉴。
人工智能领域的知识自动抽取与归纳
人工智能领域的知识自动抽取与归纳第一章：人工智能的定义与发展1.1 人工智能的概念与起源人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够展现人类智能特征的科学与技术。
其起源可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始思考如何用机器来模拟人类智能的思维和行为。
1.2 人工智能的发展历程人工智能在过去几十年间取得了巨大的进展。
从最初的符号推理系统到现在的深度学习模型，人工智能技术已经广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等领域，并在许多任务上超越了人类的能力。
第二章：知识自动抽取的方法与技术2.1 知识抽取的定义与目标知识抽取是指从文本中自动识别和提取出有用的信息和知识。
它的目标是将非结构化的文本转化为结构化的知识表示，方便计算机进行进一步的处理和分析。
2.2 知识抽取的关键技术知识抽取的关键技术包括实体识别、关系抽取和事件抽取。
实体识别是指将文本中涉及的实体（如人名、地名、公司名等）识别出来；关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系；事件抽取是指从文本中抽取出事件的类型、参与者和时间等信息。
2.3 知识抽取的方法知识抽取可以通过规则引擎、统计模型和深度学习等方法实现。
规则引擎是指使用人工定义的规则来进行知识抽取；统计模型是指通过统计方法来学习抽取知识的模型；深度学习是指使用深度神经网络来进行知识抽取。
第三章：知识归纳的方法与应用3.1 知识归纳的概念与步骤知识归纳是指从已有的事实与观察中总结出一般性的规律或原则。
它包括观察、归纳、验证和推理等步骤。
观察是指通过对实例进行观察和记录；归纳是指通过归纳推理将观察到的事实归结为一般性的规律；验证是指通过实验证明归纳得出的规律的正确性；推理是指根据已有的规律进行新的推理和预测。
3.2 知识归纳的方法知识归纳可以通过归纳逻辑编程、决策树、贝叶斯网络等方法实现。
归纳逻辑编程是指使用逻辑规则进行知识归纳；决策树是一种基于“是”或“否”问题构建的树形结构，用于判断事物的属性；贝叶斯网络是一种基于概率统计的图模型，用于推断变量之间的依赖关系。
关于从MEDLINE数据库中进行知识抽取和挖掘的研究进展
第 22 卷 第 4 期 2003 年 8 月情 报 学 报Vol. 22 , August ,2003关于从 MEDL INE 数据库中进行知识抽取 和挖掘的研究进展崔 雷(中国医科大学信息管理与信息系统 (医学) 系 ,沈阳 110001)郑华川(中国医科大学肿瘤研究所 ,沈阳 110001)摘要 本文对近年来国内外利用医学文献检索系统 MEDLINE 进行知识抽取和文本数据挖掘的研究进行了回顾和综述 ,包括 Swanson 等开展的从文献中发现隐藏的联系的研究 ,Cimino 等人开展的从文献中抽取规则的研究 , 国外的共词及国内的共篇分析研究 。
并据此提出 ,在当前信息技术高速发展的条件下 ,应当充分开展知识抽取和 文本挖掘的研究 ,为图书情报部门的服务功能从文献管理向信息管理和知识管理转化进行理论上的探索 。
关键词 知识抽取 文本数据挖掘 MEDLINE 文献检索 数据库 共词分析Advances of the Studies on the Kno wledge Extraction andMining from the MEDL INE SystemCui Lei( Faculty of Information Management and Information System ( Medicine ) , China Medical University , Shenyang 110001)Zheng Huachuan( Cancer Institute , China Medical University , Shenyang 110001)Abstract This paper reviewed the studies abou t knowledge extraction and textual data mining with the citations from medicalbibliographic database MEDLINE , including S w anson ’s studies on discovering the relationships hidden in the literature , C i m i n o ’s studies on knowledge acquisition by extracting the semantic rules among MeSH term in the same citations , and co 2w ord cluster analysis. As librarians and information professionals must face the challenge brought by modern information techniques , the authors suggested that this research field should be emphasized as a key direction for shifting from document manag ement to information manag ement and knowledge management.Key word s knowledge extraction , textual data mining , MEDLINE , bibliographic database , c o 2w ord analysis.1 概 述随着计算机 、网络等信息技术的发展 ,电子化的 数据以“爆炸”的方式增长 。
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２０１０年第１９卷第９期
计算机系统应用
Ｗｅｂ信息抽取及知识表示系统的研究与实珊
摘要：关键词：谭守标徐超江元（安徽大学电子科学与技术学院安徽合肥２３００３９）宁仁霞（黄山学院电子信息工程系安徽黄山２４５０２１）研究了从数据密集型Ｗｅｂ页面中自动提取结构化数据并形成知识表示系统的问题。基于知识数据库实现动态页面获取，进行预处理后转换为ＸＭＬ文档，采用基于ＰＡＴ—ａｒｒａｙ的模式发现算法自动发现重复模式，结合基于本体的关键词库自动识剐页面数据显示结构模型，利用ＸＭＬ的对象一关系映射技术将数据存入知识数据库。由此实现Ｗｅｂ数据自动抽取。同时，利用知识数据库已有知识从互联网抽取新知识，达到知识数据库的自扩展。以交通信息自动抽取及混合交通出行方案生成与表示系统进行的实验表明该系统具有高抽取准确率和良好的适应性。Ｗ曲信息提取；知识表示；数据密集型Ｗｅｂ页面；基于本体的关键词库
ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＲｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆａＷｅｂＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄＫｎｏｗｌｅｄｇｅＰｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ
ＴＡＮＳｈｏｕ－Ｂｉａｏ，ＸＵＣｈａｏ，ＪＩＡＮＧＹｕａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ
２３００３９，Ｃｈｉｎａ）。ＮＩＮＧＲｅｎ—Ｘｉａ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｎｇｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕａｎｇｓｈａｎ２４５０２１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＷｅｂＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄＫｎｏｗｌｅｄｇｅＰｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ｆｒｏｍｄａｔａｉｎｔｅｎｓｉｖｅｗｅｂｐａｇｅｓ．Ｉｔｄｏｗｎｌｏａｄｓｄｙｎａｍｉｃｗｅｂｐａｇｅｓ，ｂａｓｅｄｏｎａｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄａｔａｂａｓｅ，ｃｈａｎｇｅｓ
ｔｈｅｍｔｏＸＭＬｄｏｃｕｍｅｎｔｓａｆｔｅｒｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｆｉｎｄｓｒｅｐｅａｔｅｄｐａｔｔｅｒｎｓｆｒｏｍｔｈｅｍ，ｂｙｕｓｉｎｇａＰＡＴ－ａｒｒａｙ
ｂａｓｅｄＰａｔｔｅｒｎＤｉｓｃｏｖｅｒｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｓｔｈｅｉｒｄａｔａ
ｄｉｓｐｌａｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｍｏｄｅｌｓ，ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ
ｂａｓｅｄｏｎ
ｔｈｅｒｅｐｅａｔｅｄｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄａｌｌｏｎｔｏｌｏｇｙ—ｂａｓｅｄｋｅｙｗｏｒｄｌｉｂｒａｒｙ，ａｎｄｔｈｅｎｅｘｔｒａｃｔｓｔｈｅｄａｔａａｎｄｓｔｏｒｅｓｔｈｅｍｉｎｔｈｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄａｔａｂａｓｅｗｉｔｈｔｈｅｏｂｊｅｃｔ－ｒｅｌａｔｉｏｎａｌｍａｐｐｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＸＭＬ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓｅｓｔｅｐｓ，ｗｅｂ
ｄａｔａｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ａｎｄｔｈｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄａｔａｂａｓｅｉｓａｌｓｏｅｘｐａｎｄｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ
ｏｎｔｈｅ廿ａｆｆｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｕｔｏ－ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｍｉｘｅｄｔｒａｆｆｉｃｔｒａｖｅｌｓｃｈｅｍｅｓａｕｔｏ－ｃｒｅａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｈｏｗｅｄ
ｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｓｈｉ曲ｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｉｓａｄａｐｔｉｖｅｔｏｗｅｂｐａｇｅｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｏｍａｉｎｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｅｂｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ；ｄａｔａｉｎｔｅｎｓｉｖｅｗｅｂｐａｇｅｓ；ｏｎｔｏｌｏｇｙ－ｂａｓｅｄ
ｋｅｙｗｏｒｄｌｉｂｒａｒｙ
随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅猛发展，Ｗｅｂ已经成为全球传播与共享科研、教育、商业和社会信息等最重要和最具潜力的巨大信息源。Ｗｅｂ信息抽取是指从Ｗｅｂ页面所包含的无结构或半结构的信息中识别用户感兴趣的数据，并将其转化为结构和语义更为清晰的格式，①基金项目：安徽省教育厅自然科学基金（２００５Ｉ‘１００４ＺＤ）收稿时间：２０１０—０１－０６；收到修改稿时间：２０１０－０２－２６以统一的形式集成在一起，使Ｗｅｂ信息的再利用成为可能，成为当前研究的一个热点川。目前关于Ｗｅｂ信息抽取的工作可以大致分为以下几个类别：基于特征模式匹配的信息抽取、基于归纳学习的信息抽取、基于网页结构特征分析的信息抽取、基于本体的Ｗｅｂ
ＳｙｓｔｅｍＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ系统建设１万方数据计算机系统应用２０１
０年第１９卷第９期
信息抽取等。由于Ｗｅｂ页面的种类繁多且信息抽取目的也不尽相同，不存在一种Ｗｅｂ信息抽取系统，能够适应这种千变万化的应用环境。现有各种抽取方法针对不同领域、不同结构页面的通用性上也都存在一些问题【２—９１０由于目前很多Ｗｅｂ页面是动态生成的，以列表或表格的方式集中显示后台数据库中的数据，这种类型的页面对于数据集成等现实应用具有重要意义，抽取准确度也相对较高。本文针对于数据密集型的Ｗｅｂ页面，开发出一种新的Ｗｅｂ信息抽取和知识表示系统，通过基于ＰＡＴ—ａｒｒａｙ的模式发现算法ｌｌｏｌ和基于本体的关键词库的结合大大提高了信息抽取算法的准确性和通用性，基于Ｗｅｂ信息抽取的混合交通出行方案生成与表示系统的成功实验也证明了本文提出的Ｗｅｂ信息抽取算法的实用性。１系统概述本系统总体分成三部分：相关Ｗｅｂ页面获取模块、Ｗｅｂ信息抽取模块、知识表示模块。系统总体框图如图１所示。图１系统总体框图相关Ｗｅｂ页面获取模块：以知识数据库中现有知识为基础，根据Ｗｅｂ站点配置信息生成动态ＵＲＬ从互联网上获取与所需知识相关的Ｗｅｂ页面。Ｗｅｂ信息抽取模块：采用基于ＰＡＴ－ａｒｒａｙ的模式发现算法发现数据密集型Ｗｅｂ页面中的重复模式，结合基于本体的关键词库自动识别页面数据显示结构模型，利用ＸＭＬ的对象一关系映射技术，将数据存入知识数据库。知识表示模块：以Ｂ／Ｓ架构提供知识表示服务，根据用户的输入从知识数据库中智能化搜索并生成用２系统建设ＳｙｓｔｅｍＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ户需要的解决方案。２各模块的算法设计与实现２．１相关Ｗｅｂ页面获取数据密集型页面往往由Ｗｅｂ站点根据用户的查询请求动态生成，从同一站点能得到大量同类型的动态页面。据此，系统以知识数据库为基础，采用Ｗｅｂ站点配置方式，根据Ｗｅｂ站点响应查询请求方式，人工配置含特定知识的Ｗｅｂ站点信息及其动态页面ＵＲＬ生成规则。用知识数据库中现有知识作为查询参数，生成相关Ｗｅｂ站点的动态ＵＲＬ，通过ＨＴＴＰ协议自动获取相关Ｗｅｂ页面。如网站ｗｗｗ．ｃｎｇｏｔｏ．ｃｏｒｎ提供根据地名查询经过该地的所有列车车次信息，其响应查询请求的方式为ｈｔｔｐ：／，ｗｗｗ．ｃｎｇｏｔｏ．ｃｏｍ／ｔｒ／ｃａｔｅｇｏｒｙ９１．ａｓｐ？ｃａｔｅｇｏｒｙｉｄ＝￥，此处￥代表要查询的站名。系统从知识数据库的地点信息中检索得到各个地名，替换￥即生成该网站动态ＵＲＬ。２．２Ｗｅｂ信息抽取
本模块算法流程如图２所示：
ｗｃｂ页面１．ｒ—
皇页面精简——工一审Ⅺｍ鬃换—飞～重复模式发现专．．．．．．．．．．．．．，Ｊ。．．．．．．．．一概念消歧审页商数据显示结构识别—飞一。数据抽取知识数据库精简规则
编码规则概念标注库关键词摩对象．笑系映射模型
图２Ｗｅｂ信息抽取流程
２．２．１页面精简普通网页常常包含很多Ｈｅａｄｅｒ部页面属性信
万方数据２０１０年第１９卷第９期计算机系统应用息、脚本、样式、注释、图片、隐含数据、空格、标签属性设置及一些无用标签等，这些信息中不含有集中式数据，对造成后续处理速度缓慢，甚至使后续处理无法进行，需要首先进行页面精简，去掉这些冗余信息。本系统采取采用正则表达式技术进行如下页面精简操作：①清除ｂｏｄｙ以外的部分；②清除文档中的脚本（＜ｓｃｒｉｐｔ脚本内容＜／ｓｃｒｉｐｔ＞）、样式（＜ｓｔｙｌｅ样式内容＜／ｓｔｙｌｅ＞）、注释（＜！一注释内容一＞）、隐含内容（＜ｉｎｐｕｔｔｙｐｅ＝”ｈｉｄｄｅｎ”隐含内容＞）、图片内容（＜ｉｍｇ图片内容＞）：③清除文档中没有实际内容的标签对（只含空格、换行符等）（递归清除）；④将连续多个“＆ｎｂｓｐ”和。”替换成一个空格。”：⑤清除标签的属性信息。２．２．２ＸＭＬ转换由于ＨＴＭＬ语法的随意性，即使经过页面精简，仍无法保证ＨＴＭＬ文档的结构特性。而×ＭＬ是一种结构化的自解释语言，更方便于进行重复模式发现，且在数据抽取过程中采用了ＸＭＬ的对象一关系映射技术，需要将ＨＴＭＬ文档转换成ＸＭＬ文档。本系统采用开源的Ｊｔｉｄｙ工具，实现ＨＴＭＬ文档到ＸＭＬ文档的转换…１。２．２．３重复模式发现数据密集型Ｗｅｂ页面的一个显著特点是数据显示区域（绝大部分情况是列表或表格形式）具有很强的重复模式，针对这一特点，可以通过重复模式的发现，很方便的确定页面数据显示区域的结构。本系统采用基于ＰＡＴ－ａｒｒａｙ的算法实现快速的文档内重复模式的发现。具体步骤如下：①令牌翻译：对ＨＴＭＬ中与数据显示相关的标签进行编码，将转换得到的ＸＭＬ文档翻译成二进制字符串；②ＰＡＴ数组构造：罗列二进制字符串的所有半串（从每个编码到结束位置构成一个半串），按序排列后得到每个半串起始位置序号构成ＰＡＴ数组；③候选重复模式发现：使用栈操作，搜索得到所有半串的共同前缀即为候选重复模式：④最佳重复模式确定：根据最优化标准从候选重复模式中确定出最佳重复模式。２．２．４概念消歧单纯的重复模式发现算法只能得到笼统的数据显示结构，无法区分真正的数据及其语义（标题）。本系统采用基于本体的关键词库从重复模式中区分出标题项和数据项，最终确定准确的数据显示结构。对于自然语言表示的Ｗｅｂ文档，其中存在大量同义的词汇，在进行标题识别前需要进行概念消歧处理，利用概念标注库，将特定领域的同义词汇转换为关键词库中的本体词。２．２．５页面数据显示结构识别本系统采用ＸＭＬ的对象一关系映射技术实现数据抽取，页面数据显示结构的识别即为ＸＭＬ文档对象模型（ＤＯＭ）的确定。步骤如下：①标题定位：使用关键词库中特定领域的本体词集合，对页面中符合重复模式的数据进行搜索和定位，确定出其中的标题项：⑦标题一数据映射关系识别：根据确定出来的标题项集合的相对关系及与重复模式中其他数据项的相对关系，确定出各个标题项与数据项的映射关系：③ＤＯＭ树生成：根据重复模式及确定出的各个
标题项与数据项的映射关系，生成对应的ＤＯＭ树。对于如下的ｘｍｌ文档：＜？ｘｍｌｖｅｒｓｉｏｎ＝”１．０“
ｅｎｃｏｄｉｎｇ＝
”ＧＢ２３１２什７＞
＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞车次＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０１９＜／ｔｄ＞