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申请/专利权人：杭州费尔斯通科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于WordNet的关系数据库本体构建方法，首先计算WordNet中每个元素synset的TF‑IDF向量，然后抽象出关系数据库DB的结构并获取DB中每个表中文名和字段中文名在WordNet中的候选synsets，计算权重确定最终的synset，初始化集合TBox和集合Concept，将最终的synset放入Tbox和Concept中并根据Concept扩充Tbox，DB本体化后的本体结构。本发明利用句法依存分析的结果和候选synset之间的语义关系解决了候选synset唯一化的问题，同时依托于WordNet和synset上位词扩充保证所得本体结构的合理性与完整性。

主权项：1.一种基于WordNet的关系数据库本体构建方法，其特征在于，该方法具体步骤如下：1计算WordNet中每个元素synset的TF-IDF向量；2抽象出关系数据库DBDataBase的结构；a集合T＝{tablei，{filedik，typeik}}，T中的第i个元素tablei，{filedik，typeik}代表关系数据库的一张表，tablei是表中文名，filedik是第i个表的第k个字段中文名，而typeik是filedik的数据类型；b集合R＝{tablei，fieldik，tablej}，R中的每个元素tablei，fieldik，tablej表示tablei中的字段fieldik是tablei到tablej的外键。3获取DB中每个表中文名和字段中文名在WordNet中的候选synsets：先将表中文名和字段中文名翻译成英文，通过句法依存分析得到查询队列query_terms，然后在WordNet中查询候选synset，作为表或者字段的上位词；4根据每个候选synset的TF-IDF向量，计算步骤3中每个候选synset的权重：并将权重取得最大值时的候选synset作为最终的synset；计算每个候选synset的权重具体过程如下：aweighttable_synsetih＝∑k，lsimtable_synsetih，field_synsetiklb 其中，simtable_synsetih，field_synsetikl＝α×lang_simtable_synsetih，field_synsetikl+1-α×token_simtable_synsetih，field_synsetikl 其中，α取值为0.6；lang_simtable_synsetih，field_synsetikl为WordNet提供的lin_similarity函数；定义两个向量之间的点积运算“·”为两个向量对应分量乘积组成的向量；|·|的含义为：定义一个向量vector，则5初始化术语集合TBoxTerminologyBox和概念集合Concept，进行以下过程：a针对每个tablei，将concepttablei加入Concept中，若concepttablei对应的is_hypernymih为True；i.建立概念concepti，其概念名为table_eni，并将table_concepti,isSubclassOf,concepttablei加入TBox；isSubclassOf表示左边参数是右边参数的子类，即table_concepti为concepttablei的子类；ii.否则concepti＝concepttablei；b针对每个fieldik，若conceptfieldik对应的is_hypernymik为True，propertyik＝field_enik；否则propertyik＝lemmaconceptfieldik；lemma为WordNet提供的lexname函数；c将propertyik,domain,concepti加入TBox中；domain代表领域，即propertyik的领域是concepti；d若fieldik存在于R中的某个元素tablei,fieldik,tablej中，将propertyik,range,conceptj加入TBox中；否则，将propertyik,range,typeik加入TBox中。6根据Concept扩充TBox：对于Concept中的每个concepti，在WordNet中找到其上位词hypernymi，将concepti,isSubclassOf,hypernymi加入TBox中，同时对hypernymi的上位词hypernymii进行相同的操作，而hypernymii亦是如此，直到触及WordNet中的根synset为止。扩充后TBox便是DB本体化后的本体结构。

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