信息查詢擴(kuò)展發(fā)展研究

張?zhí)m芳 年梅 李芳

摘 要： 借助計(jì)算機(jī)和因特網(wǎng)，信息查詢進(jìn)入了快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)化聯(lián)機(jī)檢索階段，搜索引擎的出現(xiàn)更是將信息查詢推向了智能化發(fā)展時(shí)代。文章以信息查詢發(fā)展為主線，分類總結(jié)了關(guān)鍵詞查詢擴(kuò)展和概念語義查詢擴(kuò)展的發(fā)展過程，并對(duì)支撐概念語義查詢擴(kuò)展的概念語義結(jié)構(gòu)和大規(guī)模語料庫的發(fā)展情況做了詳細(xì)的闡述，為概念語義查詢擴(kuò)展方向的研究做了一些基礎(chǔ)工作。

關(guān)鍵詞： 信息檢索； 查詢擴(kuò)展； 概念語義； 語料庫

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2015）11-08-04

Abstract： With the aid of the computer and the Internet， information query entered the rapid development of online retrieval stage， and the occurrences of search engines push the information inquiry into the era of intelligent development. This paper mainly summarizes the development process of keyword query expansion and concept semantic query expansion. The paper described the development of concept semantic structure and large-scale corpus which supported concept semantic query expansion in detail. It has done some basic work for the research of semantic query expansion direction.

Key words： information retrieval； query expansion； semantic concept； corpus

0 引言

信息查詢是在儲(chǔ)存信息的倉庫中比較和選擇符合查詢者需求的信息標(biāo)識(shí)。它隸屬于圖書情報(bào)學(xué)，自從有了人類就有了信息查找的歷史。伴隨著經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)的快速發(fā)展，二十世紀(jì)五十年代信息查詢從手工方式進(jìn)入到計(jì)算機(jī)檢索時(shí)代。經(jīng)歷了脫機(jī)、聯(lián)機(jī)檢索后，信息查詢進(jìn)入了快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)化聯(lián)機(jī)檢索階段。因特網(wǎng)將全球的信息資源聯(lián)接起來成為世界上最大的信息倉庫，www搜索引擎將搜索范圍從文本擴(kuò)大到網(wǎng)頁、圖片、音視頻等多種文件。信息檢索技術(shù)大力促進(jìn)了信息資源的相互利用和科技進(jìn)步，它是一門交叉、復(fù)合型的學(xué)科，主要包括數(shù)據(jù)庫管理（Database Management）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）、人工智能（Artificial Intelligence）、自然語言處理（Natural Language Processing）等學(xué)科知識(shí)[1]。

1 查詢擴(kuò)展

人們?cè)诓樵儐栴}時(shí)所輸入的查詢關(guān)鍵詞往往會(huì)有很多種不同的表達(dá)方式，很多時(shí)候同一個(gè)概念在不同情況下會(huì)表示不同的意思，或不同的概念在特定的情況下會(huì)表示相同的意思。由于這種表達(dá)方式的不同會(huì)導(dǎo)致與查詢關(guān)鍵詞相關(guān)的文檔不能被檢索出來，降低檢索系統(tǒng)的查全率和查準(zhǔn)率。基于這種原因，查詢擴(kuò)展技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

查詢擴(kuò)展技術(shù)是利用多種學(xué)科知識(shí)將與初始查詢相關(guān)的術(shù)語添加到原查詢中組成新的意義更加全面準(zhǔn)確的查詢序列，降低自然語言的模糊性和查詢歧義性，提高了檢索結(jié)果的查全率和查準(zhǔn)率[2]。

目前，按照擴(kuò)展詞的來源不同主要有基于全局分析、基于局部分析、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則、基于用戶查詢?nèi)罩竞突诟拍钫Z義的查詢擴(kuò)展技術(shù)。

1.1 關(guān)鍵詞查詢擴(kuò)展

全局分析是較早出現(xiàn)的較實(shí)用的查詢擴(kuò)展方法。1971年，Spacrk Jones首次提出了詞的聚類算法，試圖通過對(duì)全局詞語的共現(xiàn)來對(duì)詞進(jìn)行聚類，并用聚類對(duì)查詢進(jìn)行擴(kuò)展，Rocchio利用向量空間模型，使用相關(guān)反饋算法并應(yīng)用于SMART系統(tǒng)[3]，獲得較好的檢索效果。1976年，Spark Jones與Robertson提出了概率模型[3]，其關(guān)鍵是計(jì)算每個(gè)查詢?cè)~在相關(guān)文檔和不相文檔中的分布狀況。二十世紀(jì)八十年代末，S.T.Dumais、M.W.Berry等人基于VSM理論框架，提出了潛在語義索引（Latent Semantic Indexing，LSI）的信息檢索模型，它是經(jīng)典向量空間模型的一種改進(jìn)，其關(guān)鍵是索引項(xiàng)-文檔矩陣的奇異值分解計(jì)算[4]。

早在1965年Rocchio提出了相關(guān)反饋法[5]，這是一種加入用戶判斷提高檢索效果的查詢擴(kuò)展技術(shù)。1977年Atter和Fraenkel首次提出了局部分析的重要思想[6]。目前較流行的局部分析方法主要是局部反饋（local feedback），也稱偽相關(guān)反饋（pseudo feedback），是在相關(guān)反饋（relevance feedback）的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的[7-8]。該方法主要利用查詢時(shí)返回的top-N支持文檔來擴(kuò)展原始查詢語句。但是這些查詢擴(kuò)展方法的效果并不穩(wěn)定。Xu和Croft又提出了局部上下文分析方法（Local Context Analysis，LSA），這是一種將全局分析中的Phrasefinder技術(shù)應(yīng)用到局部分析的折中方法，但是這種方法仍然高度依賴于初次檢索結(jié)果，有可能會(huì)將大量與查詢無關(guān)的詞加入新查詢序列而導(dǎo)致檢索精度降低。

綜合以上這幾種查詢擴(kuò)展方法，全局分析的優(yōu)勢(shì)是可以最大限度地探求詞間關(guān)系，并在敘詞表建立之后可以高效地進(jìn)行查詢擴(kuò)展，但是在文檔集合非常大時(shí)，建立、維護(hù)全局的詞間關(guān)系敘詞表就會(huì)消耗大量的時(shí)間和空間。局部分析查詢擴(kuò)展技術(shù)中，目前較流行的是局部反饋，它是在相關(guān)反饋的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的[9-10]。相關(guān)反饋根據(jù)用戶對(duì)首次檢索結(jié)果的判斷選取擴(kuò)展詞進(jìn)行二次查詢，局部反饋解決了相關(guān)反饋必須與用戶進(jìn)行交互的問題，它將首次查詢的Top-N文檔作為相關(guān)文檔，以此為依據(jù)進(jìn)行查詢擴(kuò)展，所以我們也把它稱為偽相關(guān)反饋查詢擴(kuò)展，但是這種查詢擴(kuò)展中Top-N文檔的選取容易引起初始查詢的漂移，其查詢效果并不穩(wěn)定。

隨著自然語言處理、文本挖掘、知識(shí)表示及推理等研究工作的推進(jìn)，學(xué)者們?cè)趥鹘y(tǒng)方法的基礎(chǔ)上對(duì)查詢擴(kuò)展做了更進(jìn)一步的研究和改進(jìn)，提出了新的查詢擴(kuò)展方法。如：Yahia和Jaoua在2001年[11]提出了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的查詢擴(kuò)展研究，崔航、文繼榮等人在2003年提出的基于用戶查詢?nèi)罩镜牟樵償U(kuò)展研究[12]，His-Ching Lin的基于模糊規(guī)則和用戶反饋的查詢擴(kuò)展研究[13]。

1.2 概念語義查詢擴(kuò)展

概念語義查詢擴(kuò)展是在概念語義空間或大規(guī)模語料庫的基礎(chǔ)上對(duì)原查詢進(jìn)行擴(kuò)展的查詢技術(shù)[14]。

目前，基于概念語義的查詢擴(kuò)展檢索研究正逐漸成為信息檢索領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。國(guó)外較著名的項(xiàng)目有Swoogle、KIM平臺(tái)、FINDUR系統(tǒng)， Swoogle借助Google等通用搜索引擎為其搜索博客、新聞種子、數(shù)字圖書館、版權(quán)元數(shù)據(jù)、軟件配置和詞典（如WordNet）等語義數(shù)據(jù)，其目的是推動(dòng)語義網(wǎng)數(shù)據(jù)的獲取[15]。國(guó)內(nèi)中科院計(jì)算所諸葛海等提出的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)通過采用新的計(jì)算模式和新的資源組織與管理模型，能有效地輔助用戶進(jìn)行資源的查詢、獲取和共享等工作[16]。董振東先生公開的中文知識(shí)庫《知網(wǎng)》為構(gòu)建領(lǐng)域本體與領(lǐng)域知識(shí)做好了基礎(chǔ)支撐工作。

概念語義查詢擴(kuò)展的方法主要分為兩類，一類是基于概念語義關(guān)系/概念語義結(jié)構(gòu)的方法，另一類是基于大規(guī)模語料庫的方法[5]。目前，學(xué)者們主要是根據(jù)概念間的各種關(guān)系，利用一定的技術(shù)，構(gòu)建概念知識(shí)庫、概念語義網(wǎng)絡(luò)、概念語義詞典或概念語義樹等概念語義空間，把原查詢看作一系列的概念（而不是一系列字符串），從建好的概念語義結(jié)構(gòu)中提取查詢語義及語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)語義概念擴(kuò)展[5]。

2 概念語義結(jié)構(gòu)

概念自身及其相互關(guān)系的結(jié)構(gòu)化描述，稱為概念語義結(jié)構(gòu)，也有學(xué)者稱其為概念空間（Concept Space）。概念語義結(jié)構(gòu)分為通用型和領(lǐng)域相關(guān)型。通用型的概念結(jié)構(gòu)應(yīng)用面廣，但構(gòu)造困難；領(lǐng)域相關(guān)型的概念結(jié)構(gòu)專用性強(qiáng)，構(gòu)造相對(duì)容易。概念語義結(jié)構(gòu)的建立通常依靠手工方式，也可以借助機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制自動(dòng)生成[17]。

目前，概念語義結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)形式主要有概念分類樹（概念描述的分層組織結(jié)構(gòu)）、領(lǐng)域本體（ontology）、敘詞表（Thesaurus）、概念語義網(wǎng)絡(luò)[17]。

2.1 概念分類樹

概念分類樹是一種形式比較簡(jiǎn)單的概念結(jié)構(gòu)，它只根據(jù)“上、下位”關(guān)系對(duì)概念進(jìn)行層次化組織。分類樹體系中每一個(gè)概念只和它的最小上位（父親節(jié)點(diǎn)），以及它的最大下位（兒子節(jié)點(diǎn)）相連。通常，概念分類樹的建立是通過決定每一個(gè)概念在這個(gè)體系中的位置來手工實(shí)現(xiàn)。概念分類樹也可以通過使用特殊的概念標(biāo)引技術(shù)自動(dòng)構(gòu)建，如Woods等人在Sun Microsystems所做的一項(xiàng)工作[18]。

2.2 領(lǐng)域本體（Ontology）

本體是反映領(lǐng)域內(nèi)概念及概念關(guān)系的集合，關(guān)系本身也可以看作是概念，用以反映概念間的約束和聯(lián)系[19]。從形式上講，本體是領(lǐng)域內(nèi)概念種類及其關(guān)系的詞匯表，它以精確的形式語言、句法和明確的定義來闡述概念關(guān)系，從而形式化為領(lǐng)域內(nèi)各種事物之間交換信息的共同語言，它的目的是精確地表示那些隱含的信息，使得它們可以被軟件系統(tǒng)重用和共享[20]。1998年Studer提出“本體是共享概念模型的明確形式化規(guī)范說明”[20]，它包括概念模型（Conceptualization）、明確（Explicit）、形式化（Format）、共享（Share）四個(gè)方面[20]。

2.3 敘詞表（Thesaurus）

敘詞表指詞庫（Treasury of Words）的引用[21]，又稱主題詞表，它是一種語義詞典，由術(shù)語及術(shù)語之間的各種關(guān)系組成，能反映某學(xué)科領(lǐng)域的語義相關(guān)概念[17]。敘詞表可以引導(dǎo)用戶在結(jié)構(gòu)化的受控詞表中選擇規(guī)范的相關(guān)詞語即標(biāo)引詞，來表達(dá)自己想要查詢的內(nèi)容，方便用戶更好的利用那些和他相關(guān)的詞語的基本語義[17]。敘詞表使用受控詞表（Controlled Vocabulary）標(biāo)引文本和檢索，對(duì)概念標(biāo)引的規(guī)范化、噪聲去除、標(biāo)引詞的語義理解、概念層面的檢索等方面都非常有用[17]。由于有大量的專業(yè)術(shù)語，所以敘詞表在專業(yè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)標(biāo)引和檢索中具有非常重要的意義。

2.4 概念語義網(wǎng)絡(luò)

第一個(gè)在計(jì)算機(jī)上模擬實(shí)現(xiàn)語義網(wǎng)絡(luò)的學(xué)者是Robert F. Simmons，他基于LISP概念詞典生成了第一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)程序，是WordNet、Protégé類型的領(lǐng)域知識(shí)系統(tǒng)的先驅(qū)[22]。后來，Shapiro 和Sowa等人在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了具有實(shí)用價(jià)值的語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，正式確立了語義網(wǎng)絡(luò)作為計(jì)算機(jī)科學(xué)一個(gè)獨(dú)立分支的地位[22]。

目前，基于概念語義網(wǎng)絡(luò)的查詢擴(kuò)展正在成為信息檢索的主要手段。國(guó)外的概念語義網(wǎng)研究主要有：普林斯頓大學(xué)的學(xué)者們?cè)O(shè)計(jì)出的基于認(rèn)知語言學(xué)的英語詞典WordNet[23]，它是一個(gè)覆蓋范圍寬廣的英語詞匯語義網(wǎng)，也稱“單詞的網(wǎng)絡(luò)”；斯坦福大學(xué)提出的Protégé[24]可以構(gòu)建管理概念層級(jí)，繼承序列和概念屬性，并提供屬性取值范圍約束，一致性驗(yàn)證的查詢搜索等功能；HP提出的Jena是一個(gè)基于Java的開源項(xiàng)目，提供了面向RDF和OWL的API，并提供了推理子系統(tǒng)和SPARQL查詢子系統(tǒng)，能提供開放推理機(jī)接口框架[22]；Open Source提出的Semantic Media Wiki讓用戶在輸入詞條釋文時(shí)可以通過特殊的標(biāo)記輸入詞條之間的語義關(guān)系[22]；斯擔(dān)福大學(xué)的Infomap search engine，通過選用不同的訓(xùn)練語料，測(cè)試生成的概念語義網(wǎng)絡(luò)對(duì)查詢效果的影響，并在此基礎(chǔ)上，利用醫(yī)學(xué)相關(guān)語料和雙語詞典生成一個(gè)概念網(wǎng)絡(luò)，建立醫(yī)學(xué)文檔檢索的示范應(yīng)用[25]，還有W3C提出的Semantic Web等研究項(xiàng)目。

國(guó)內(nèi)較典型的相關(guān)研究有：中科院計(jì)算機(jī)語言信息中心董振東先生提出的知網(wǎng)（HowNet），它是一個(gè)以漢語和英語的詞語所代表的概念為描述對(duì)象，揭示概念與概念之間及概念所具有的屬性之間的基本內(nèi)容的常識(shí)知識(shí)庫[26]；哈工大梅家駒等人編纂的《同義詞詞林》包含了一個(gè)詞語的同義詞和一定數(shù)量的同類詞即廣義的相關(guān)詞，《哈工大信息檢索研究室同義詞詞林?jǐn)U展版》擴(kuò)展了《同義詞詞林》，使其含有更加豐富的語義信息；中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所用共現(xiàn)分析以及hopfield網(wǎng)絡(luò)概念空間，實(shí)現(xiàn)了基于概念空間的擴(kuò)展檢索[27]；北京郵電大學(xué)針對(duì)計(jì)算機(jī)及其應(yīng)用領(lǐng)域，手工創(chuàng)建了一個(gè)含有500多個(gè)概念節(jié)點(diǎn)，包括一個(gè)分類體系和近300種概念相關(guān)關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)，初步實(shí)現(xiàn)了特定領(lǐng)域的概念檢索[28]；中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)和中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所聯(lián)合研究開發(fā)的基于概念語義空間的聯(lián)想檢索系統(tǒng)，通過共現(xiàn)分析建立概念語義空間，并借助于大型語義詞典《知網(wǎng)》，為用戶提供了一個(gè)智能檢索接口[29]；上海交大對(duì)Semantic Media Wiki進(jìn)行了擴(kuò)展提出了EachWiki，利用AJAX技術(shù)實(shí)現(xiàn)識(shí)別鏈接，提供鏈接推薦、分類推薦、屬性推薦等編輯輔助功能，進(jìn)一步幫助作者創(chuàng)作內(nèi)容[30]。

3 大規(guī)模語料庫

基于大規(guī)模語料庫的查詢擴(kuò)展是目前大數(shù)據(jù)時(shí)代的研究熱點(diǎn)，因特網(wǎng)就是一個(gè)龐大的語料庫，在這個(gè)真實(shí)的語料庫中，利用數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、自然語言處理等技術(shù)結(jié)合用戶的查詢意圖能采集到符合用戶需求的信息，還可以利用因特網(wǎng)構(gòu)建各種主題的專業(yè)語料庫，為查詢擴(kuò)展提供更精準(zhǔn)的檢索服務(wù)。

在國(guó)外，語料庫的研究和建設(shè)始于二十世紀(jì)七十年代，主要有Brown、LOB、COBUILD、LONGMAN、BNC、ICE等[31]。漢語語料庫的建設(shè)開始于八十年代，現(xiàn)有的大規(guī)模語料庫有國(guó)家現(xiàn)代漢語語料庫[32]、臺(tái)灣中研院平衡語料庫[33]、中港臺(tái)漢語語料庫[34]、北京大學(xué)和富士通公司共同制作的《人民日?qǐng)?bào)》語料庫[35]等。語料庫的建設(shè)分為語料的收集、預(yù)處理、標(biāo)注規(guī)范的制定、質(zhì)量監(jiān)控等方面。一般采用的方法是花費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力，集中專業(yè)人員搜集、整理和加工語料，最終構(gòu)建成熟語料庫。目前在語料庫的內(nèi)容、表達(dá)方式、組織結(jié)構(gòu)和具體應(yīng)用方面已經(jīng)有了較好的研究成果[36-37]，但是在高效建設(shè)大規(guī)模語料庫方面的研究還有待進(jìn)一步提高。現(xiàn)在的研究主要集中在半自動(dòng)化語料庫的構(gòu)建方面，大多需要人工參與，自動(dòng)化水平較低。利用因特網(wǎng)構(gòu)建大規(guī)模語庫是目前研究的發(fā)展趨勢(shì)，主要研究思路是構(gòu)建一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的信息處理平臺(tái)為語料庫建設(shè)提供計(jì)算和存儲(chǔ)能力，利于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使用多臺(tái)計(jì)算機(jī)從Web網(wǎng)頁上快速獲取大量的生語料，結(jié)合自然語言處理技術(shù)對(duì)生語料進(jìn)行預(yù)處理，轉(zhuǎn)化成熟語料，同時(shí)為用戶提供語料的訪問[38]。

4 結(jié)束語

基于網(wǎng)絡(luò)的信息檢索服務(wù)為人們提供了有用的平臺(tái)，在此平臺(tái)上利用已構(gòu)建概念語義結(jié)構(gòu)和大規(guī)模語料庫可以為人們提供更全面、貼心、多元的查詢及推薦服務(wù)。如何高效利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)提供的信息開展語義擴(kuò)展查詢需要數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等多學(xué)科知識(shí)的綜合支撐，這將是信息檢索領(lǐng)域未來長(zhǎng)期挑戰(zhàn)的課題。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] 楊海南.基于語義詞典和局部分析的查詢擴(kuò)展研究[D].武漢

理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2010.11：5-15

[2] 黃名選，嚴(yán)小衛(wèi)，張師超.查詢擴(kuò)展技術(shù)進(jìn)展與展望[J].計(jì)算機(jī)

應(yīng)用與研究，2007.24（11）：1-4

[3] S. E. Roberton and K. Spark Jones. Relevance weighting

of search terms. Journal of the American Society for Information Sciences，1976.27（3）：129-146

[4] 李新友.信息檢索中的查詢擴(kuò)展技術(shù)研究[D].廣西師范大學(xué)

碩士學(xué)位論文，2010.4：16-25

[5] 黃名選，嚴(yán)小衛(wèi)，張師超.基于矩陣加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的偽相

關(guān)反饋查詢擴(kuò)展[J].軟件學(xué)報(bào)，2009.20（7）：1854-1865

[6] Attar R， Fraenkel AS. Local feedback in full-text retrieval

systems. Journal of the ACM，1977.24（3）：397-417

[7] Buckley C， Salton G， Allan J， Singhal A. Automatic query

expansion using SMART. Technical Report， TREC-3，1995：69-80

[8] Ricardo B-Y， Berthier R-N. Modern Information

Retrieval. England： Pearson Education Limited，1999.

[9] Buckley C， Salton G， Allan J， Singhal A. Automatic query

expansion using SMART. Technical Report， TREC-3，1995：69-80

[10] Ricardo B-Y， Berthier R-N. Modern Information

Retrieval. England： Pearson Education Limited，1999.

[11] Yahia SBen， Jaoua A.Discovering knowledge from fuzzy

concept lattice[J]. Studies in Fuzziness and soft computing， Physica Verlay， Heidel-berg，2005.3（68）：167-190

[12] 崔航，文繼榮，李敏強(qiáng).基于用戶日志的查詢擴(kuò)展統(tǒng)計(jì)模型[J].

軟件學(xué)報(bào)，2003.14（9）：1594-1599

[13] Hsi-Ching Lin， Li-Hui Wang， Shyi-Ming Chen. Query

expansion for document retrieval Based on fuzzy rules and user relevance feedback techniques. In ExPert Systems with Applications 31，2006：397-405

[14] 王磊，黃廣君.結(jié)合概念語義空間的語義擴(kuò)展技術(shù)研究[J].計(jì)

算機(jī)工程與應(yīng)用，2012.48（35）：106-109

[15] 胡川洌.基于本體的教學(xué)資源語義檢索研究[D].重慶大學(xué)，

201：1-2

[16] Zhuge H. The knowledge grid[M]. New Jersey： World

Scientific Publishing，2004.

[17] 胡熠.面向信息檢索的文本內(nèi)容分析[D]博士學(xué)位論文，上海

交通大學(xué)，2007.11

[18] Woods， W.A.， "Conceptual Indexing ： a better way to

organize knowledge." Technical Report SMLI TR-97-

61， Sun Microsystems Laboratories， MountainView，CA，April.1997.

[19] 羅建利.基于用戶興趣模型的概念查詢擴(kuò)展研究[D].揚(yáng)州大

學(xué)，2005.

[20] R. Studer， V.R. Benjamins and D.Fensel. Knowledge

engineering：Principles and methods[J]. Data&Knowledge Engineering，1998.25：161-197

[21] D.J.Foskett. Thesaurus. "Readings in Information Retrieval".

Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1997：111-134

[22] 代唐印.基于語義網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)協(xié)作關(guān)鍵技術(shù)研究[D].復(fù)旦大

學(xué)博士學(xué)位論文，2009.4

[23] WordNet：[EB/OL]. http：// wordnet.Princeton.edu

[24] The Protégé Ontology Editor and Knowledge

Acquisition System[EB/OL].http：//protégé.stanford.edu/

[25] Information mapping project[EB/OL].（2003）.[2013-

06-01].http：//www-csli.stanford.edu/semlab/infomap.html.

[26] 董振東，董強(qiáng).知網(wǎng)[OL].http：//www.keenage.com，2013.12

[27] 鄭毅，吳斌，史忠植.基于概念空間的文本檢索系統(tǒng)[J].計(jì)算

機(jī)工程與應(yīng)用，2002.38（12）：67-69

[28] 李蕾，王楠，鐘義信.基于語義網(wǎng)絡(luò)的概念檢索研究與實(shí)現(xiàn)[J].

情報(bào)學(xué)報(bào)，2000，19（5）：525-531

[29] 李源，何清，史忠植.基于概念語義空間的聯(lián)想檢索[J].北京

科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2001.23（6）：577-580

[30] Huajie Zhang， LinYun Fu， Haofen Wang， Haiping Zhu，

Yang Wang， and Yong Yu， EachWiki： Suggest to Be an Easy-To_Edit Wiki Interface for Everyone， Semantic Web Challenge，2007.

[31] Graeme K. An Introduction to Corpus Linguistics[M].外語

教學(xué)與研究出版社，2000：84

[32] 劉連元.現(xiàn)代漢語語料庫研制[J].語言文字應(yīng)用，1996.3：

2-9

[33] http：//www.sinica.edu.tw/SinicaCorpus/ [DB/OL].

[34] 胡百華，李行得，湯志祥.香港的語料庫和相關(guān)研究概況[J].

語言文字應(yīng)用，1997.2：49-54

[35] http：//www. icl. pku. edu. cn/icl_groups/ corpustagging.

asp [DB/OL].

[36] Cohn J M， Garrod D J， Rutenbar R A， et al. Analog

Device-level Layout Automation[M]. Boston， USA： Kluwer Academic Publishers，1994.

[37] Lampaert K， Gielen G， Sansen W. Analog Layout

Generation for Performance and Manufacturability[M]. Boston， USA： Kluwer Academic Publishers，1999.

[38] 李培峰，朱巧明，錢培德.基于Web的大規(guī)模語料庫的構(gòu)建[J].

計(jì)算機(jī)工程，2008.34（7）：41-46