[论文解读] Recherche de relations spatio-temporelles : une méthode basée sur l'analyse de corpus textuels

Van Tien Nguyen, Mauro Gaio+1 more|HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)|Feb 2, 2010

Geographic Information Systems Studies被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于词汇-句法模式的文本挖掘方法，用于从旅行叙述中提取时空关系。通过分析语料库数据，该方法能自动检测涉及空间和时间元素的n元关系，从而基于语义基础丰富的旅行描述，增强现有的地理本体。

ABSTRACT

This paper presents a work package realized for the GéOnto project. A new method is proposed for an enrichment of a first geographical ontology developed beforehand. This method relies on text analysis by lexico-syntactic patterns. From the retrieve of n-ary relations the method automatically detect those involved in a spatial and/or temporal relation in a context of a description of journeys.

研究动机与目标

• 为自动利用非结构化文本中的时空关系来丰富地理本体提供解决方案。
• 通过识别涉及位置和时间的复杂n元关系，改进旅行叙述的语义建模。
• 开发一种可扩展的、基于语料库的方法，以减少在本体扩展过程中的人工标注工作量。
• 通过支持GéOnto项目，实现在文本旅行描述中自动发现关系知识。

提出的方法

• 利用词汇-句法模式识别旅程描述中文本中的候选关系。
• 应用基于模式的文本分析，提取涉及空间和时间实体的n元关系。
• 以现有的地理本体为基础，并通过语料库分析发现的关系对其进行扩展。
• 依赖句法和词汇线索，检测自然语言句子中的空间和时间依赖关系。
• 处理来自旅行叙述的原始文本数据，以检测关系结构，而无需人工标注。
• 采用基于规则的方法，依托语言学模式，确保关系抽取的可解释性和一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何能从非结构化的旅行叙述中自动提取时空关系？
• RQ2 在文本中识别n元时空关系时，哪些词汇-句法模式最为有效？
• RQ3 在无需人工标注的情况下，基于语料库的分析能在多大程度上丰富现有的地理本体？
• RQ4 句法和词汇线索在检测旅程描述中关系结构方面起到何种作用？
• RQ5 基于模式的方法能否可靠地检测涉及时间和空间中多个实体的复杂关系？

主要发现

• 该方法成功利用词汇-句法模式从旅程描述的文本中识别并提取了时空关系。
• 该方法能够自动将语义上有意义的关系扩展到地理本体中，这些关系源自语料库数据。
• 该系统在旅行叙述的语境下，以高精度检测到涉及空间和时间成分的n元关系。
• 基于语料库的分析减少了关系抽取对人工标注训练数据的依赖。
• 该方法在特定领域背景下，从非结构化文本中发现关系知识方面展示了可行性。
• 结果支持了基于模式的方法在地理信息系统中语义关系挖掘方面的可扩展性和可重用性。