劉培奇，黃 苗+，封 昊，周 偉

1.西安建筑科技大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，西安 710055 2.陜西彩虹電子玻璃有限公司，陜西 咸陽 712000

模糊概念圖匹配的語用推理研究*

劉培奇1，黃 苗1+，封 昊1，周 偉2

1.西安建筑科技大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，西安 710055 2.陜西彩虹電子玻璃有限公司，陜西 咸陽 712000

針對目前計算機在自動語用分析中不能解析出整個話語深層含義的問題，設(shè)計了基于模糊概念圖匹配的關(guān)聯(lián)推理算法。該算法針對漢語語用分析中的特定對話模式，用模糊概念圖表示說話人的話語和認(rèn)知語境知識，并從計算機學(xué)科出發(fā)進行關(guān)聯(lián)推理，解決了話語深層含義的語用分析問題。經(jīng)過實驗分析，該算法準(zhǔn)確率達(dá)78%。該算法已應(yīng)用到輿情分析和IRC聊天室社會網(wǎng)絡(luò)挖掘中，采用該算法對大量會話文本預(yù)處理，有效降低了基于多特征融合的Mutton方法和AdaBoost方法的漏報率和誤報率，提高SBV極性傳遞算法的準(zhǔn)確率，有效推出了對話者文本的深層含義。

語用分析；關(guān)聯(lián)推理；模糊概念圖；認(rèn)知語境

1 引言

語用分析主要是分析話語在不同語境下的不同具體含義[1]，以及語言的隱含意義。在雙方交談中，有時出于禮貌、幽默和委婉等原因，話語的意圖沒有直接說出來，話語真正傳遞的實際上是另外一種深層次含義[2]。例如：A說“你在網(wǎng)上買的電腦運行快不？”，B回答“跟螞蟻爬一樣！”，“螞蟻爬”僅僅是B所說話語的表面含義，真正含義是“在網(wǎng)上買的電腦運行速度很慢”。如果在計算句子傾向性或僅用文本的表面含義，則會降低文本理解的準(zhǔn)確率。因此，語用分析對理解話語深層含義具有十分重要的意義。

語用分析是自然語言理解的重要領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者在這一方面展開了廣泛研究。在國外，Grice的會話含義理論[3]，首次對語用學(xué)進行了系統(tǒng)闡述和剖析，提出了語用分析的4個合作原則，但該原則存在模糊性和重疊性。后來，Horn把4個合作原則簡化為兩個[4]。Levinson指出Horn兩原則的不合理性，并在總結(jié)多位語言學(xué)家研究的基礎(chǔ)上概括出會話含義分析三原則[4]，建立了新Grice會話含義理論基礎(chǔ)。Sperber&Wilson在上述研究的基礎(chǔ)上，提出了關(guān)聯(lián)理論，構(gòu)成了新Grice會話含義理論[2]。會話含義分析的基礎(chǔ)是對話語的語用推理。近年，國外對會話語用推理進行了大量研究。在文獻[5]中，為了便于非合作對話的理解，Brain Pluss從對話者語言的直接意義定義了DNC（degree of non-cooperative dialogue），提出非合作對話計算模型，便于對話者之間語言理解。但是在DNC中，僅計算語言表面詞匯意義，沒有涉及語言更深層次的意義。在文獻[6]中，F(xiàn)ranke 在有限理性模型基礎(chǔ)上，針對博弈中雙方信息（經(jīng)過信息可靠性語用推理）的理解和響應(yīng)問題，提出了IBR（iterated best respones）模型。但是IBR 模型是建立在會話者的意義聚焦假設(shè)和有限合理性假設(shè)下，一般情況下，這兩個假設(shè)很難滿足，因此推理效果有限。

與國外的研究相比，國內(nèi)學(xué)者更傾向于語用學(xué)應(yīng)用研究。國內(nèi)最早引入語用分析的是沈家煊，他對關(guān)聯(lián)理論進行了系統(tǒng)闡述和分析[7]；熊學(xué)亮對語用分析進行了深入研究，細(xì)化了關(guān)聯(lián)推理，總結(jié)了話語分析的關(guān)聯(lián)推理模式[2]；趙彥春將語用分析應(yīng)用到翻譯領(lǐng)域，創(chuàng)建了指導(dǎo)翻譯的理論模型關(guān)聯(lián)翻譯[8]。但是他們僅從語言學(xué)或哲學(xué)角度進行理論研究，并沒有從計算機科學(xué)方面研究語用分析與推理的算法和實現(xiàn)。由于語用分析中語境因素繁多而且是動態(tài)變化的，在計算機中很難設(shè)計語境庫，并且不同話語很難和語境庫中繁多語境信息匹配，因為計算語用學(xué)發(fā)展緩慢，相關(guān)文獻相對較少。在現(xiàn)有文獻中，劉根輝[9]對計算語用學(xué)進行了較完整研究，并構(gòu)建了基于語境的自然語言理解模型，根據(jù)語境信息較好地解決了漢語中一詞多義問題，但該系統(tǒng)并沒有對整個話語的深層含義進行理解。文獻[10]把語用信息用于關(guān)鍵字?jǐn)U展、專利語料庫構(gòu)建、專利檢索中，在一定程度上提高了檢索答案的準(zhǔn)確率，但該系統(tǒng)對語境信息考慮較少，僅僅涉及用戶信息，沒有做到對整個話語深層含義的解析。文獻[11]提出了一個基于語用信息的候選答案排序模型，提高了問答系統(tǒng)的準(zhǔn)確率，但該模型中涉及的語境信息也僅僅為答案提供者的信息和用戶對答案提供者所提供答案的評價信息，也沒有做到理解整句話的深層含義。

目前，在語用分析領(lǐng)域主要有Grice的會話含義理論和Sperber&Wilson的關(guān)聯(lián)理論，其中關(guān)聯(lián)理論是對Grice會話含義理論的繼承和批判，是為推導(dǎo)出交際意圖而尋找能滿足[新信息+關(guān)聯(lián)信息]組合的相關(guān)假設(shè)，并且在特定的場合中推導(dǎo)出話語的深層含義。關(guān)聯(lián)理論主要涉及會話分析、傳媒話語、文學(xué)、翻譯和言語幽默等領(lǐng)域，本文主要討論話語分析問題。

在計算機的話語分析中，模糊概念圖知識表示方法既有準(zhǔn)確而嚴(yán)格的語義定義，又能表示深層語義知識和實現(xiàn)多種匹配推理。本文在模糊概念圖表示話語和認(rèn)知語境基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于模糊概念圖匹配的關(guān)聯(lián)推理算法（relevance inference algorithm based on fuzzy conceptual graph matching，RIAFM），解決了特定對話模式（即對話者A是一個問句，而回答者B對A沒有正面回答）的語用推理問題，推導(dǎo)出對話者B話語的深層含義，并對A的問題進行正面回答。本文以QQ聊天記錄中對話為基本數(shù)據(jù)，對RIAFM算法理解對話的正確性進行了實驗分析，對話語理解的準(zhǔn)確率得到明顯提高。最后，將本文算法應(yīng)用于句子傾向性計算和聊天室社會網(wǎng)絡(luò)挖掘中，本文算法明顯提高了計算句子傾向性分析和社會網(wǎng)絡(luò)挖掘的準(zhǔn)確率。

2 基本理論

2.1 模糊概念圖

概念圖（conceptual graph，CG）是美國計算機科學(xué)家Sowa提出的一種基于語義分析的知識表示方法[12-13]。由于概念圖具有表示形式直觀，表達(dá)能力強，推理簡單，語言功能強等優(yōu)點，目前已成為一種理想的知識表示方式。

定義1概念圖是由概念節(jié)點、關(guān)系節(jié)點、有向弧組成的有向連通圖，即：

其中，Concept={C1,C2,…,Cm}為概念節(jié)點集，表示實體、動作、狀態(tài)和事件等；Relation={R1,R2,…,Rn}為關(guān)系節(jié)點集，表示概念節(jié)點間的關(guān)系；F=(Concept×Relation)?(Relation×Concept)為有向弧集[14]。

在概念圖的線性表示中，用方括號表示概念節(jié)點，用圓括號表示關(guān)系節(jié)點。例如，語句“A dog eats the meat with the paw.”可線性表示為：

為了表示和處理模糊知識，Morton和Wuwongse等人結(jié)合模糊數(shù)學(xué)理論，研究了模糊概念圖[15-16]。

定義2設(shè)Le為實體子類，I為標(biāo)記集合，則概念C的模糊度 ρ:Le×I→[0,1]，模糊概念C可表示為[t:x|ρ]。其中 t=type(C)；t∈Le，x=referent(C)，x∈I。如果ρ為1，則可以省略[17]。

定義3由模糊概念集合、關(guān)系集合和有向弧組成的有向二分圖，稱為模糊概念圖。

例如，一個年輕的女孩為Lucy的可能性為0.8可表示為：

2.2 概念圖匹配

在概念圖中，匹配算法主要包括完全匹配、投影匹配和最大連接匹配。

定義4設(shè)概念節(jié)點C1,C2∈C，若C1≤C2，則稱C2是 C1的概化，C1是 C2的特化[18]。

定義5如果概念節(jié)點C1和C2有最大公共子類C3，即對任意的概念節(jié)點C，若C≤C1，C≤C2，都有C≤C3，則稱概念節(jié)點C1和C2相容[19]。

定義6對于概念圖u、v和w，若w中的關(guān)系是u和v的并集，w中的概念是u和v中相容概念，則稱w是u和v的最大連接概念圖，記為w=u?v[18]。

例如：

則u和v的最大連接概念圖w為：

定義7對于模糊概念圖u、v和w，如果w中的關(guān)系是u和v的并集，w中的概念是u和v中相容的概念集合，且w中相容概念的模糊度為u和v中相容概念模糊度最小值，則稱w是u和v的最大連接模糊概念圖，記為w=u?v。

2.3 關(guān)聯(lián)推理模式

關(guān)聯(lián)推理的本質(zhì)是語言交際者對交際意圖的表達(dá)和識別。本文通過關(guān)聯(lián)推理模式對特定對話模式進行推理。

定義8關(guān)聯(lián)推理模式就是在理解交際者話語的過程中，搜索滿足[新信息+關(guān)聯(lián)信息]組合的相關(guān)語境假設(shè)[20]，即：對話者A和對話者B談話時，當(dāng)B說完話時，A對B的話語有關(guān)聯(lián)期待，就值得A花費努力去加工和推理B所說的話語，即B所說的話語會激活A(yù)大腦中原有的相關(guān)知識結(jié)構(gòu)（對A話語的各種假設(shè)）和推理，然后在具體的交際場合內(nèi)互動。

2.4 認(rèn)知語境知識庫

通過對語境因素的研究，包羅萬象的語境歸納成為物理語境、語言語境、認(rèn)知語境三大范疇[20]。認(rèn)知語境庫作為心理構(gòu)建體，和心理學(xué)上的構(gòu)建一樣，都強調(diào)主體基于原有的知識與經(jīng)驗對新信息意義的構(gòu)建，它是新輸入的信息與大腦中已有信息相互作用、相互整合而凸顯的結(jié)果[21]。本文的認(rèn)知語境知識庫（cognitive context knowledge library，CCKL）是專家通過訓(xùn)練大量該特定對話模式樣本，總結(jié)并建立很多特定主題詞的各種相關(guān)假設(shè)。由于人與人所處的物理環(huán)境不同，記憶能力和認(rèn)知結(jié)構(gòu)也明顯不同，他們大腦中認(rèn)知語境信息則不一樣。當(dāng)兩個人處在同一個語境中，受到相同的明示刺激，他們做出的反應(yīng)與激活的認(rèn)知語境知識塊也不同。正因為這種不存在“共有知識”，交際一方對另一方所說話語的理解，充其量只是給交際的成功提供了可能，但絕對無法保證交際雙方達(dá)到百分之百的準(zhǔn)確理解[20]。在本算法中，認(rèn)知語境知識庫中每個主題詞的相關(guān)知識都用模糊概念圖集合表示，其中每一條相關(guān)知識的假設(shè)為集合中一個模糊概念圖，該模糊概念圖標(biāo)注了該種假設(shè)成功交際的可能性。每一條相關(guān)知識假設(shè)都有一個模糊度，該模糊度是通過訓(xùn)練大量談話事件，從中找出提問和回答都一樣的談話記錄，并記錄回答者涉及該談話的實際情況。設(shè)某特定的相同提問和回答的談話記錄有m對，實際結(jié)果為第一種情況的有n個，為第二種情況的有k個，則該相關(guān)知識假設(shè)的模糊度α為：

實際上α是一種先驗概率，表示對于某個特定的回答，而最終是某個特定實際情況的概率。

3 模糊概念圖關(guān)聯(lián)推理算法的設(shè)計與分析

根據(jù)人們理解話語的思維過程，決定了語用推理的過程就是對話雙方話語的模糊概念圖和認(rèn)知語境知識庫中模糊概念圖的匹配過程。根據(jù)以上思想，本文設(shè)計了RIAFM算法。

3.1 算法流程

設(shè)對話者A的話語生成的模糊概念圖為u，回答者B的話語生成的模糊概念圖為v，w中概念節(jié)點集合為Cw，w中概念節(jié)點個數(shù)為k，與Cwt相連的關(guān)系節(jié)點集合為Rwtc，在CCKL中關(guān)于Cwi的主題詞的模糊概念圖集合為Q，q∈Q中概念節(jié)點集合為Cq，與Cqt相連的關(guān)系節(jié)點集合為Rqtc。RIAFM算法流程如圖1所示。

3.2 算法設(shè)計

算法RIAFM

輸入：u,v，談話雙方話語生成的模糊概念圖；

CCKL，認(rèn)知語境知識庫；

Cu0，概念圖u中模糊度為0的概念節(jié)點。

輸出：Cu0?ρ，概念圖u中模糊度為0的概念節(jié)點的新模糊度。

Begin

1.w=u?v;

2.Cw={Cwi|Cwi為w中概念節(jié)點};

Rw={rwi|rwi為w中關(guān)系節(jié)點};

3.(?Cwi)Cwi∈ Cw;Cwi?ρ=0;

4.foreach(Cwiiscontainof(CCKL)){//判斷 CCKDB 中主題詞是否包含概念節(jié)點Cwi

5.Q=search(Cwi)//在CCKL中主題詞c的模糊概念圖集合為Q

Fig.1 Flow chart of RIAFM algorithm圖1RIAFM算法流程

6.(?Qi)Qi∈ Q

7.q=Qi;

8.Cq={Cqi|Cqi為q中概念節(jié)點};

Rq={rqi|rqi為q中關(guān)系節(jié)點};

9.Cqt=Cwt=Cwi;Cq=Cq-Cwi;temp1=1;temp2=1;

10.while(?(r)r∈Rw∧CwtrCwj∧Cwt,Cwj∈Cw∧r∈Rq∧CqrrCqj∧Cqt,Cqj∈Cq){

11.if(Cwj=Cqj∨CwjisHomonym(Cqj)){//如果 Cw和 Cqj相等或互為近義詞

12. if(Cwi?ρ=0){temp1=Cqi?ρ}

13. else{temp2=min(Cwi?ρ,Cqi?ρ)}}

14. if(Cq!=null){

15. Cq=Cq-Cqi;

16. if(Cq!=null){Cwt=Cwj;Cqt=Cqj;

free(Cwj,Cqj);重復(fù)執(zhí)行(10);}

17. else{Cu0?ρ=temp1*temp2;return;}}}

18.elseif(CwjisAntonym(Cqj)){//如果 Cw和 Cqj互為反義詞

19. if(Cwj?ρ){temp1=-Cqj?ρ}

20. else{temp2=-min(Cwj?ρ,Cqj?ρ)}

21. if(Cq!=null){

22. Cq=Cq-Cqi;

23. if(Cq=null){Cwi?ρ=temp1*temp2;break;}

24. else{break;}}}

25.else{break;}

26.Cu0?ρ=min(Cwi?ρ)(i=1,2,…,n)//n 為 w 中概念節(jié)點數(shù)}

End

3.3 算法分析

在RIAFM算法中，輸入是談話雙方話語生成的模糊概念圖u、v，認(rèn)知語境庫中相關(guān)主題的概念圖集合和概念圖u中模糊度為0的概念節(jié)點Cu0；輸出是概念圖u中模糊度為0的概念節(jié)點的新模糊度。從第3步開始，循環(huán)u和v的最大連接概念圖w中的概念節(jié)點，設(shè)w的概念節(jié)點數(shù)為m；從第5步開始，為w中概念節(jié)點Ci搜索認(rèn)知語境庫中關(guān)于Ci主題詞的概念圖集合Q，設(shè)認(rèn)知語境庫中主題詞數(shù)為n；從第6步開始，循環(huán)Q中每個概念圖q，Q中概念圖數(shù)為h；從第10步開始，w和Q中概念圖q進行匹配，只有q中的所有概念節(jié)點都與w中概念圖匹配時，算法匹配成功,而temp1×temp2的值才能正確地賦給Cu0。因此算法最多執(zhí)行m×n×h次，最壞情況下時間復(fù)雜度為O(mnh)。

RIAFM算法空間復(fù)雜度為存儲模糊概念圖u、v、w和CCKL主題詞索引占用的空間，再加上臨時變量占用空間，因此該算法空間復(fù)雜度為| Ru|+| Rv|+|Rw|+| Cu|+| Cv|+| Cw|+h| Rq|+h| Cq|+n+3。對 二 元 關(guān) 系的模糊概念圖，算法近似存儲空間大約為2(| Ru|+|Rv|+| Rw|)+2h| Rq|+n+3，因此該算法總的空間復(fù)雜度為O(n)。

3.4 算法示例

例如：

A：Tom個頭高嗎？

B：Tom以前是籃球隊的！

步驟1經(jīng)過命題充實后，生成模糊概念圖為：

u:[人:Tom|1]→(PART)→[個頭|1]→(ATTR)→[高|0].

v:[以前|1]←(TIME)←[籃球隊|1]←[CONS]←[人:Tom|1].

步驟2w=u?v。

w:[以前|1]←(TIME)←[籃球隊|1]←[CONS]←[人:Tom|1]→(PART)→[個頭|1]→(ATTR)→[高|0].

步驟3w中概念節(jié)點只有[籃球隊]在認(rèn)知語境知識庫中的“籃球隊”主題詞的概念圖集合Q中概念圖 q匹配成功，則 Cu0?ρ=temp1×temp2=0.9×1=0.9，q的概念圖如下：

[籃球隊|1]←[CONS]←[隊員|1]—(PART)→

[身高|1]→(ATTR)→[高|0.9].

步驟4w和q匹配后，輸出Cu0為[高|0.9]，再用Cu0替換u中對應(yīng)概念節(jié)點，最后得出u的概念圖為：

u:[人:Tom|1]→(PART)→[個頭|1]→(ATTR)→[高|0.9].

從u中得出，對話者B的意思為：Tom個頭高的可能為0.9。

4 實驗結(jié)果與分析

本文主要研究針對特定對話模式的話語自動關(guān)聯(lián)推理，推導(dǎo)出對話者B話語的深層含義，即對A的正面回答。本文實驗中，在Intel Core i5計算機Windows 7環(huán)境下用Java語言設(shè)計了RIAFM程序，并從QQ聊天軟件中收集到的10 372對聊天記錄中人工篩選出172對符合該特定模式的對話記錄進行了實驗分析。

首先，實驗選取172對該特定模式的對話記錄進行測試，部分原始數(shù)據(jù)對話記錄測試結(jié)果見表1。

Table 1 Experimental results of partial raw data表1 部分原始數(shù)據(jù)實驗結(jié)果

表1中，人工標(biāo)注結(jié)果一欄為測試實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性而人工表示的正確結(jié)果，實驗結(jié)果一欄表示RIAFM算法運行的結(jié)果。實驗中，當(dāng)人工標(biāo)注的模糊度為+1而實驗結(jié)果標(biāo)注的模糊度為正數(shù)時，或人工標(biāo)注的模糊度為-1而實驗結(jié)果標(biāo)注的模糊度為負(fù)數(shù)時，實驗結(jié)果正確；當(dāng)人工標(biāo)注的模糊度為+1而實驗結(jié)果標(biāo)注的模糊度為負(fù)數(shù)時，或人工標(biāo)注的模糊度為-1而實驗結(jié)果標(biāo)注的模糊度為正數(shù)時，實驗結(jié)果錯誤?？倢υ挃?shù)S=172對；正確的對話數(shù)T=134對；錯誤的對話數(shù)F=9對；未識別對話數(shù)U=29對，則準(zhǔn)確率、錯誤率和未識別率如下：

實驗中前50條的運行結(jié)果如圖2所示。

Fig.2 Partial experimental results and error values圖2 部分實驗結(jié)果及其誤差值

通過實驗分析，本系統(tǒng)對對話者B的話語文本較長或B與A的話語關(guān)聯(lián)性不大的文本的匹配成功率不高。究其原因：其一是本文算法中話語模糊概念圖和認(rèn)知語境知識庫中模糊概念圖匹配規(guī)則過于嚴(yán)格，降低了匹配成功率；其二是認(rèn)知語境庫中相關(guān)知識不全面，需進一步建設(shè)認(rèn)知語境知識庫。

算法的可靠性可通過標(biāo)準(zhǔn)誤差計算，在實驗中，匹配成功的對話總數(shù)目為n，人工標(biāo)注結(jié)果的模糊度為a，實驗結(jié)果的模糊度為b，則標(biāo)準(zhǔn)誤差σ為：

在本實驗中，除去匹配不成功的31對對話，對129對實驗結(jié)果正確的對話和12對實驗結(jié)果錯誤的對話進行計算，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.298。

5 算法的應(yīng)用

5.1 RIAFM在輿情分析方面的應(yīng)用

搜集新浪微博關(guān)于某公司的6 000多條評論，其中“手機”主題1 683條、“贈品”主題1 257條、“物流”主題1 039條、“客服”主題953條和“假貨”主題1 117條。先用SBV極性傳遞算法對該素材進行計算，計算出未經(jīng)RIAFM預(yù)處理的SBV算法準(zhǔn)確率。然后使用RIAFM計算出句子深層含義并替代原文本，再使用SBV極性傳遞算法計算句子傾向性，得出經(jīng)過RIAFM預(yù)處理的SBV算法準(zhǔn)確率。兩個準(zhǔn)確率對比如圖3所示。

Fig.3 Accuracy comparison圖3 準(zhǔn)確率對比圖

從圖3中可以看出，經(jīng)過RIAFM對評論文本預(yù)處理后的SBV算法的準(zhǔn)確率高于未經(jīng)過RIAFM對評論文本預(yù)處理的SBV算法的準(zhǔn)確率。經(jīng)過RIAFM預(yù)處理后的SBV算法的平均準(zhǔn)確率為85.3%，未經(jīng)RIAFM預(yù)處理后的SBV算法的平均準(zhǔn)確率為74.5%，經(jīng)過RIAFM預(yù)處理后的SBV算法的平均準(zhǔn)確率高出未經(jīng)RIAFM預(yù)處理后的SBV算法11個百分點，說明經(jīng)過RIAFM對文本預(yù)處理后能有效提高SBV極性傳遞算法的準(zhǔn)確率。

5.2 RIAFM在聊天室社會網(wǎng)絡(luò)挖掘方面的應(yīng)用

在IRC聊天室的社會網(wǎng)絡(luò)挖掘中，使用RIAFM進行文本預(yù)處理，明確對話者B的話語隱含義，用基于多特征融合的Mutton方法和AdaBoost方法挖掘社會網(wǎng)絡(luò)[22]。在該程序中，寂靜時間閾值ST=120 s，響應(yīng)時間閾值RT=20 s，時間跨度閾值SPT=180 s，序列長度閾值SN=5，相似度閾值SimT=0.2，時間片閾值TS=17 min。為了進行量化分析，經(jīng)過人工分析得出社會網(wǎng)絡(luò)的數(shù)目為N，程序推斷出社會網(wǎng)絡(luò)的數(shù)目為M，程序挖掘出正確的社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)目為TM，則漏報率和誤報率表示如下：

在IRC聊天室中，將每50 000條聊天記錄作為一篇文檔，收集了2 000篇文檔，將多特征融合的Mutton方法和AdaBoost方法，同使用RIAFM算法進行文本預(yù)處理后得出隱含義，并用隱含義替代原聊天記錄后再用基于多特征融合的Mutton方法和AdaBoost方法進行比較，其漏報率和誤報率如圖4和圖5所示。

Fig.4 Missed alarm rate圖4 漏報率

Fig.5 False alarm rate圖5 誤報率

從圖4中可以看出，經(jīng)過RIAFM預(yù)處理過的Mutton方法漏報率下降了16.1%，經(jīng)過RIAFM預(yù)處理過的AdaBoost方法漏報率下降了10.2%。從圖5中可以看出，經(jīng)過RIAFM預(yù)處理過的Mutton方法的誤報率下降了7.4%，經(jīng)過RIAFM預(yù)處理過的Ada-Boost方法的誤報率下降了3.8%。實驗結(jié)果表明，經(jīng)過RIAFM預(yù)處理過的基于多特征融合的Mutton方法的漏報率和誤報率都有明顯的下降。

6 結(jié)束語

本文從自然語言理解語用分析的角度，利用計算機對特定對話模式自動進行語用分析，并設(shè)計了基于模糊概念圖匹配的關(guān)聯(lián)推理算法RIAFM，解決了用計算機自動推導(dǎo)出整個話語深層含義的問題。經(jīng)過試驗分析，準(zhǔn)確率達(dá)78%，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.298，具有較好的可靠性。RIAFM在SBV極性傳遞算法的傾向性文本計算中，有效地提高了文本傾向性計算的準(zhǔn)確率。最后，將RIAFM應(yīng)用于基于多特征融合的Mutton方法和AdaBoost方法的聊天室社會網(wǎng)絡(luò)分析中，有效降低了漏報率和誤報率。本文首次將計算語用學(xué)和模糊概念圖的知識應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)聊天軟件的對話分析、微博評論文本的傾向性分析和聊天室的社會網(wǎng)絡(luò)挖掘中，對其他領(lǐng)域的話語深層次理解也有一定的參考價值。

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劉培奇（1959—)，男，陜西西安人，博士，西安建筑科技大學(xué)教授，主要研究領(lǐng)域為人工智能，數(shù)據(jù)挖掘，模式識別，計算機網(wǎng)絡(luò)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，其中EI檢索16篇。

HUANG Miao was born in 1989.She is an M.S.candidate at Xi'an University of Architecture and Technology.Her research interests include machine learning and data mining.

黃苗（1989—)，女，河南嵩縣人，西安建筑科技大學(xué)碩士研究生，主要研究領(lǐng)域為人工智能，數(shù)據(jù)挖掘。

FENG Hao was born in 1994.He is an M.S.candidate at Xi'an University of Architecture and Technology.His research interests include machine learning and data mining.

封昊（1994—)，男，陜西榆林人，西安建筑科技大學(xué)碩士研究生,主要研究領(lǐng)域為人工智能，數(shù)據(jù)挖掘。

ZHOU Wei was born in 1980.His research interests include industrial automation and process control.周偉（1980—)，男，甘肅景泰人，電氣工程師，主要研究領(lǐng)域為工業(yè)自動化，過程控制。

Research on Pragmatic Inference of Fuzzy Conceptual Graph Matching*

LIU Peiqi1,HUANG Miao1+,FENG Hao1,ZHOU Wei2
1.School of Information and Control Engineering,Xi'an University of Architecture and Technology,Xi'an 710055,China 2.Shaanxi Caihong Electronic Glass Co.,Ltd.,Xianyang,Shaanxi 712000,China

Focused on the issue that computer cannot automatically carry out a pragmatic analysis of the deep meaning of whole discourse at present,this paper designs the relevance inference algorithm based on fuzzy conceptual graph.In the algorithm,aiming at the specific dialog mode of Chinese pragmatic analysis,the discourses of speakers and the knowledge of cognitive context are expressed in fuzzy conceptual graph,and the relevance inference is conducted from computer science.The problem that computer automatically deduces the deep meaning of whole discourse is resolved.Through the experimental analysis,accuracy can reach 78%.In addition,the algorithm has been applied in analyzing public opinion and mining social network.After the preprocessed discourses of speaker by this relevance inference algorithm based on fuzzy conceptual graph,this algorithm can reduce the missed alarm rate and false alarm rate of Mutton and AdaBoost methods based on multi-features fusion and increase the accuracy of SBV polar transfer algorithm.The algorithm can deduce the deeper meaning of answerer's discourse at specific dialog mode.

the Ph.D.degree from Xi'an Jiaotong University.New he is a professor at Xi'an University of Architecture and Technology.His research interests include artificial intelligence,data mining,pattern recognition and computer network.He has published more than 50 papers,including 16 papers indexed by EI.

2016-06, Accepted 2016-10.

A

TP181

+Corresponding author:E-mail:690765865@qq.com

LIU Peiqi,HUANG Miao,FENG Hao,et al.Research on pragmatic inference of fuzzy conceptual graph matching.Journal of Frontiers of Computer Science and Technology,2017,11(9)：1513-1522.

10.3778/j.issn.1673-9418.1606027

*The National Natural Science Foundation of China under Grant No.51178373(國家自然科學(xué)基金);the Natural Science Foundation of Shaanxi Province under Grant No.2014JM2-6114(陜西省自然科學(xué)基金).

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版: 2016-10-31, http://www.cnki.net/kcms/detail/11.5602.TP.20161031.1650.002.html

Key words:pragmatic analysis;relevance inference;fuzzy conceptual graph;cognitive context