面向生物学文献的本体自动提取算法研究

本体（ontology）是描述概念及概念之间关系的概念模型，通过概念之间的关系来描述概念的语义。本体已被广泛地应用包括信息检索、信息提取，语义网络和知识管理在内的众多领域。本项目研究面向生物学文献的基于自然语言处理和机器学习的本体自动提取算法。研究重点将集中在高性能和鲁棒地提取概念实体，建立概念的语义层次，提取概念实体间的关系，以及向近临领域移植时对本体进行剪枝和调整的策略。同时，利用本体描述语言，对本体建立描述逻辑和推理机制，研究本体的可满足性和一致性。在这些算法的基础上，完成建立一个面向生物学文献的本体提取原型系统。