[发明专利]有向图意义导向模型驱动的短语语义挖掘方法

摘要

本发明提出的有向图意义导向模型驱动的短语语义挖掘方法，利用Sem‑Graph数据模型实现了典型本体语言Word‑Net的逻辑结构表示，在此基础上实现Word‑Net本体语言的建模工作。对基于Sem‑Graph模型的自然语言文本数据进行语义级的短语结构挖掘，用面向语义的语义模型对自然语言中语句完成建模，实现语句级的语义图数据结构描述，并在此语义图上定义短语语义结构，运用挖掘频繁子图算法实现频繁短语语义的挖掘。能对文档进行恰当的描述和准确的概括，使得每一个最小的处理单元都具备独立且相对完整的语义特征，能从大量文本数据中挖掘出领域相关的高质量短语，充分满足日益增长的短语语义挖掘需求。