·792 智能系统学报 第10卷 之间的关系。通过对知网的描述，可以知道知网在 对于属性和数量的概念，因为其含有的“&”关 描述概念及概念之间的关系上，已经有完备且有效 系，可不对第1义原进行处理，将在之后的“&”关系 的关系，只是知网不具备解决矛盾问题的能力。基 的处理中详细介绍。 于此，本文提出信息关系元模型如表2所示。 2)“&”关系 表2信息关系元的结构 在知网中，“&”表示“属性-宿主”关系。对此 Table 2 Structure of relation-element 类概念，不提取第1义原，改为提取该概念和第2义 关系名 关系含义 原之间为上下位关系。因为第2义原描述了具体的 isKindOf 继承或上下位关系 数量/属性类，可以更加准确地对概念的语义范围进 isPartOf 组成/整体与部分关系 行界定。例如： hasAttributeOf 某个概念是另一个概念的属性关系 N0.=060421 hasInstanceOf 概念实例和概念关系 W_C=模式 在此信息关系元结构中，定义了4种关系属性。 DEF=attributel属性，patternI样式， I)isKindOf,即具有继承关系或者上下位的信息元， &physical I物质 譬如：“笔-钢笔”、“白-雪白”等：2)isPart0f,表示具 按照上述转换规则，可以得到上下位信息关系 有整体与部分关系或者包含关系的信息元，又可细 元(isKindOf):“模式”-“样式”，其对应的信息关系 分为组合和聚合，譬如：“中国-上海”、“森林-树” 元为 等；3)hasAttributeOf,表示与该具有属性关系的信息 isKindOf, antecedent, 模式 元；4)hasInstanceOf,表示概念及其概念实例关系。 consequent, 样式 譬如：“学校”的上位属性是“场所”，其属性有很多： M M 名称、地点、级别等。“学校”又可分为：“小学”、“中 其表示的意义为：“模式”是属于物质的样式 学”、“高中”、“大学”、“研究院”等。通过这样的关 类别。 系定义，希望其不仅可以支持基本的可拓变换：置换 3)“%”关系 变换、增（减）变换、扩（缩）变换、分解变换和复制变 在知网中，“%”表示“整体-部分”关系，与属 换，并能具有一定的智能，帮助对矛盾问题的理解。 性/数量关系类似，不再提取第1义原作为其上下位 本文规定，每种信息关系元，都有某些固定的特 关系，而是直接提取“%”关系作为isPartOf属性。 征，譬如：关系前项(antecedent)、关系后项(conse- 例如： quent),其余特征需根据知网中的知识表达，进行相 N0.=068228 应的改造。详细的改造方法如下。 W_C=琴键 基于知网中的关系符，本文分别进行如下处理。 DEF=partl部件，%MusicTool I乐器 1)空符号 从中，可以提取2个信息关系元，上下文关系元 在知网中，空符号义原主要存在于概念词典中， (isKindOf):“琴键”-“部件”、整体部分信息关系元 般有3种含义。 (isPartOf):“琴键”-“乐器”。其对应的信息关系 在知网中，实体、事件、属性/属性值、数量/数量 元为 值定义的第1项均为空符号义原，用来表示其主要 [isKindOf, antecedent, 琴键7 特征。对于实体和事件概念来说，该第1项表示上 R1= consequent, 部件 下位关系。在信息物元中，将定义为isKindOf属性。 例如： isPartOf. antecedent, 琴键 N0.=018854 R2= consequent, 乐器 W_C=大学 DEF=InstitudePlaceI场所，@teach I教， 4)“$”、“*”、“@”、“#”等关系 @study l学，education I教育 在知网中，对于这些关系的提取，都可以直接进 其对应的信息关系元为 行，不再赘述。 TisKindOf,antecedent, 大学 3.3信息事元的构造 consequent, 场所 对于信息事元的改造，一方面要保证其语义的 M M 完整性，另一方面，更要规定其模型，针对不同类型之间的关系。 通过对知网的描述，可以知道知网在 描述概念及概念之间的关系上，已经有完备且有效 的关系，只是知网不具备解决矛盾问题的能力。 基 于此，本文提出信息关系元模型如表 ２ 所示。 表 ２ 信息关系元的结构 Ｔａｂｌｅ ２ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｒｅｌａｔｉｏｎ－ｅｌｅｍｅｎｔ 关系名 关系含义 ｉｓＫｉｎｄＯｆ 继承或上下位关系 ｉｓＰａｒｔＯｆ 组成／ 整体与部分关系 ｈａｓＡｔｔｒｉｂｕｔｅＯｆ 某个概念是另一个概念的属性关系 ｈａｓＩｎｓｔａｎｃｅＯｆ 概念实例和概念关系 在此信息关系元结构中，定义了 ４ 种关系属性。 １）ｉｓＫｉｎｄＯｆ，即具有继承关系或者上下位的信息元， 譬如：“笔－钢笔”、“白－雪白”等；２）ｉｓＰａｒｔＯｆ，表示具 有整体与部分关系或者包含关系的信息元，又可细 分为组合和聚合，譬如：“中国－上海”、“森林－树” 等；３）ｈａｓＡｔｔｒｉｂｕｔｅＯｆ，表示与该具有属性关系的信息 元；４） ｈａｓＩｎｓｔａｎｃｅＯｆ，表示概念及其概念实例关系。 譬如：“学校”的上位属性是“场所”，其属性有很多： 名称、地点、级别等。 “学校”又可分为：“小学”、“中 学”、“高中”、“大学”、“研究院”等。 通过这样的关 系定义，希望其不仅可以支持基本的可拓变换：置换 变换、增（减）变换、扩（缩）变换、分解变换和复制变 换，并能具有一定的智能，帮助对矛盾问题的理解。 本文规定，每种信息关系元，都有某些固定的特 征，譬如：关系前项（ ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ）、关系后项（ ｃｏｎｓｅ⁃ ｑｕｅｎｔ），其余特征需根据知网中的知识表达，进行相 应的改造。 详细的改造方法如下。 基于知网中的关系符，本文分别进行如下处理。 １）空符号 在知网中，空符号义原主要存在于概念词典中， 一般有 ３ 种含义。 在知网中，实体、事件、属性／ 属性值、数量／ 数量 值定义的第 １ 项均为空符号义原，用来表示其主要 特征。 对于实体和事件概念来说，该第 １ 项表示上 下位关系。 在信息物元中，将定义为 ｉｓＫｉｎｄＯｆ 属性。 例如： ＮＯ． ＝ ０１８８５４ Ｗ＿Ｃ ＝ 大学 ＤＥＦ ＝ ＩｎｓｔｉｔｕｄｅＰｌａｃｅ ｜ 场所，＠ ｔｅａｃｈ ｜ 教， ＠ ｓｔｕｄｙ ｜ 学，ｅｄｕｃａｔｉｏｎ ｜ 教育 其对应的信息关系元为 Ｒ ＝ ｉｓＫｉｎｄＯｆ ， ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ， 大学 ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔ， 场所 Ｍ Ｍ é ë ê ê ê ù û ú ú ú 对于属性和数量的概念，因为其含有的“＆”关 系，可不对第 １ 义原进行处理，将在之后的“＆”关系 的处理中详细介绍。 ２） “＆”关系 在知网中，“＆”表示“属性－宿主” 关系。 对此 类概念，不提取第 １ 义原，改为提取该概念和第 ２ 义 原之间为上下位关系。 因为第 ２ 义原描述了具体的 数量／ 属性类，可以更加准确地对概念的语义范围进 行界定。 例如： ＮＯ． ＝ ０６０４２１ Ｗ＿Ｃ ＝ 模式 ＤＥＦ ＝ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｜ 属性，ｐａｔｔｅｒｎ ｜ 样式， ＆ｐｈｙｓｉｃａｌ ｜ 物质 按照上述转换规则，可以得到上下位信息关系 元（ｉｓＫｉｎｄＯｆ）：“模式”－“样式”，其对应的信息关系 元为 Ｒ ＝ ｉｓＫｉｎｄＯｆ， ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ， 模式 ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔ， 样式 Ｍ Ｍ é ë ê ê ê ù û ú ú ú 其表示的意义为：“模式” 是属于物质的样式 类别。 ３）“％”关系 在知网中，“％” 表示“整体－部分” 关系，与属 性／ 数量关系类似，不再提取第 １ 义原作为其上下位 关系，而是直接提取“％” 关系作为 ｉｓＰａｒｔＯｆ 属性。 例如： ＮＯ． ＝ ０６８２２８ Ｗ＿Ｃ ＝ 琴键 ＤＥＦ ＝ ｐａｒｔ ｜ 部件，％ＭｕｓｉｃＴｏｏｌ ｜ 乐器 从中，可以提取 ２ 个信息关系元，上下文关系元 （ｉｓＫｉｎｄＯｆ）：“琴键”－“部件”、整体部分信息关系元 （ｉｓＰａｒｔＯｆ）：“琴键” －“乐器”。 其对应的信息关系 元为 Ｒ１ ＝ ｉｓＫｉｎｄＯｆ， ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ， 琴键 ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔ， 部件 ︙ ︙ é ë ê ê ê ù û ú ú ú Ｒ２ ＝ ｉｓＰａｒｔＯｆ， ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ， 琴键 ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔ， 乐器 ︙ ︙ é ë ê ê ê ù û ú ú ú ４）“ ＄ ”、“∗”、“＠ ”、“＃”等关系 在知网中，对于这些关系的提取，都可以直接进 行，不再赘述。 ３．３ 信息事元的构造 对于信息事元的改造，一方面要保证其语义的 完整性，另一方面，更要规定其模型，针对不同类型 ·７９２· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷