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汽车服务电子商务语义词典的设计

来源:学术堂 作者:周老师
发布于:2014-06-20 共1862字
论文摘要

  1. 引言

  汽车服务电子商务业务不断发展,汽车零部件等服务资源等都是由不同厂商提供,然而不同厂商对同一资源的描述存在差异,比如 “空气格”、“空气滤清器”指的是同一个东西,在汽车服务电子商务资源目录和内容存在的大量类似的语义相似和相关问题,造成了识别汽车服务电子商务资源目录和内容中术语间的关联关系的困难。
  目前电子商务推荐技术种类繁杂,然而在汽车服务电子商务服务资源语义推荐上的研究并不多,纵观国内外语义词典方面的研究,国际通用语义词典 WordNet 虽然提供大量的术语语义关系,也提供相应的语义查询接口,但是它只支持英文词汇的语义计算,无法支持中文环境下的计算; 国内知网开发 HowNet 中文语言知识库,虽然支持中文术语的语义关系查询,但并未收录汽车服务电子商务中的相关术语及词汇,并且不具有扩展性和提供接口,所以无法适应中文环境下面向汽车服务电子商务的语义计算。
  因此,利用 Eclipse RCP 技术,设计并开发汽车服务电子商务语义词典系统,简称 CSEC ( Car Service Electronic Commerce) 语义词典,并将其应用于汽车服务电子商务服务资源检索与推荐,为其提供语义查询和语义匹配接口,以提高检索与推荐的深度、规模和精度。

  2. 汽车服务电子商务语义词典的设计

  2. 1 词典语义关系类型

  鉴于 Wordnet 的应用广泛性和国际影响力,而且是以同义词集合( synset) 作为基本建构单位进行组织的,符合解决数据异构表达问题的求解,因此 CSEC 语义词典设计了类似 Wordnet 的词库结构。而词典所收录词汇包括汽车服务电子商务领域资源专业名称、定义、功能、属性等,CSEC 语义词典概念词性均为名词。
  CSEC 语义词典中语义关系类型有上下位关系、属性关系、同义词关系和整体部分关系,而上下位关系作为最基本语义类型,包括上位词汇和下位词汇,构成了整个词典的树形结构; 属性关系指的是描述一个零部件术语的名称、尺寸、颜色等信息; 同义关系指该零部件术语的同义词; 整体部分指的是该零部件由那些子部件组成。

  2. 2 词典词汇获取方法

  CSEC 语义词典现收录汽车售后零件资源目录概念 10200 个,其中概念词汇及其关系的获取主要利用火车头采集器软件,从各种汽车零部件网站,如汽车零部件门户网、中国汽车配件网和慧聪汽配网 (等进行抓取,辅以人工梳理到 Excel 的构建方法,然后映射成数据库模式,实现了 CSEC 语义词典的树状结构。

  2. 3 词典的语义相似度计算

  语义相似度是指词的可替换度和词义的符合程度,CSEC 语义词典语义相似度计算采取 Wu - Palmer 算法
  论文摘要
  其中,sim ( c1,c2) 是表示概念 c1和概念 c2的语义相似度,lso( c1,c2) 的概念 c1和 c2最近共有祖先,depth ( c) 是指概念 c 的深度。

  3 汽车服务电子商务语义词典的实现

  CSEC 语义词典系统采用 Java 语言开发,采用 C / S 架构设计,利用Eclipse RCP 技术开发,相关的环境如表 1 所示。
  系统开发基础软件环境图
  如图 1 所示,该系统由三个模块组成,即语义词典编纂模块、语义词典管理模块和语义词典查询模块。
  CSEC 体系结构图
  CSEC 语义词典系统主要分为三个功能模块,( 1) 词典管理模块是面向开发人员,为建立基本的词典结构提供,包括导入词库文件功能;( 2) 词典编纂模块是为词典编纂人员或词汇录入人员准备,提供了语义关系的编纂、词汇的增删改; ( 3) 语义词典查询模块,面向词典使用人员,提供可视化的词汇语义查询工具,可方便查询词汇的语义关系和语义相似度。

  3. 结论及展望

  本文针对汽车服务零部件术语间关联关系识别困难的问题,设计了语义词典的方法予以解决,并且研究了语义词典的结构设计、词汇获取方法、语义相似度算法和词典的实现手段等方面内容,而且开发了这个语义词典,形成了一个汽车服务电子商务领域的语料库,里面的总词汇现有 1 万多条词汇,各词汇按照这四种语义关系形成一个结构清晰、层次分明的语义树。这样在进行商品搜索时,就可以准确地将所有这类商品搜索出来,这会极大地提高企业的交易机会,为电子商务销售渠道的拓展发挥重要的作用。( 作者单位: 新奇特车业服务股份有限公司)基金项目: 国家科技支撑计划项目 “汽车维修及配件电子商务平台研发及示范应用”( 2013BAH13F01) 。

  参考文献
  [1] Hongzhe Liu,Hong Bao,De Xu,Concept vector for semantic similari-ty and relatedness based on WordNet Structure [J]. The Journal ofSystems and Software,2012,85: 370 - 381.
  [2] 边振兴,WordNet 中概念语义相似度 IC 参数模型研究 [J]. 计算机工程与应用. 2011,47 ( 19) : 128 -131.
    [3] 曾淑琴,吴扬扬. 基于 HowNet 的词语相关度计算模型 [J]. 微型机与应用. 2012. 31 ( 8) : 77 - 80.
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