甲骨文大规模基础数据的语义挖掘研究

[目的]从大规模的甲骨文基础数据中发现实体间的语义关联,为甲骨文研究提供语义支持.[方法]在文本挖掘的基础上,结合语义Web技术,将实体及其关系RDF化并在生成的RDF集合中进行语义搜索,利用本体关系和本体推理挖掘RDF对象间显式或隐式的语义关系.[结果]该方法在甲骨文文献和甲骨卜辞上的语义挖掘平均F1值分别达到74.49％和70.61％,满足甲骨文信息处理的需求.[局限]利用本体实现语义挖掘时分别基于本体库中的三个不同本体,未将本体进行集成.[结论]实体RDF化可以提供规范的结构化语义描述;LarKC体系适用于甲骨文大规模语义处理.