漢語框架網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)策略研究

研究發(fā)現(xiàn)，配價模式學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是結(jié)合語義信息制定判定規(guī)則。利用有用的域約束、依賴約束和相關(guān)詞語的詞性標(biāo)記限制，我們形成了一系列可操作的啟發(fā)式規(guī)則，提高了配價模式學(xué)習(xí)的精度。那么，如何來判斷初步的配價模式與已有配價模式是匹配的?不同的框架元素在配價模式中的重要性是不同的，應(yīng)該區(qū)別對待。假設(shè)句法依存樹中的結(jié)點受樹結(jié)構(gòu)中相鄰的結(jié)點的特性的影響：如果相鄰的結(jié)點的關(guān)系緊密那么這兩個結(jié)點也很可能在配價模式中充當(dāng)重要角色，兩者至少有個充當(dāng)配價模式的很重要框架元素。
2．3 檢索特征學(xué)習(xí)技術(shù)策略
個性化查詢就是用戶根據(jù)自身興趣愛好、關(guān)注焦點和查詢特征進行擴展，來獲取精確完整的知識信息。不同用戶對事件關(guān)注的角度不一樣，比如，罪犯及其律師關(guān)心的是如何減輕判刑，而檢察官則是要找到罪犯的全部犯罪情節(jié)。系統(tǒng)能夠?qū)τ脩舻母鞣N信息行為進行智能化追蹤及分析，搜集用戶個性信息及其關(guān)注的焦點的種類等信息，并將用戶個性化信息儲存到數(shù)據(jù)庫里。當(dāng)系統(tǒng)收到檢索請求后，從語料庫中檢索符合用戶信息需求的信息，并利用個性信息過濾掉相關(guān)度小的信息，同時細(xì)化語義情景，按用戶提問將答案精確到最小語義元素。同時，系統(tǒng)建立反饋機制，允許用戶對系統(tǒng)推送的信息進行評價和人工選擇，然后將作為此類用戶的個性化信息。

3 結(jié)束語
在構(gòu)建漢語框架網(wǎng)絡(luò)本體時，以思維科學(xué)的基本原理為指導(dǎo)，運用元學(xué)習(xí)器技術(shù)，充分發(fā)揮兩類基本學(xué)習(xí)器各自的優(yōu)點，解決了語義信息的鑒別、已做語義處理知識的理解、未標(biāo)記文獻(xiàn)的利用等問題，從而獲得了比單一的基本學(xué)習(xí)器較高的學(xué)習(xí)能力；同時總結(jié)了一些具有代表性和高精確度的實例和規(guī)則，作為系統(tǒng)學(xué)習(xí)的參數(shù)，得到了較好學(xué)習(xí)未知框架網(wǎng)絡(luò)本體語義信息的近似值。不同學(xué)習(xí)策略的實施，提高了系統(tǒng)的歸納、演繹、推理的能力，增強了語義理解能力，能夠返回精確匹配的答案。