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Martina ASENBRENER KATIC*、Sanja CANDRLIC、Mile PAVLIC 摘要：“知识节点”方法是概念框架“知识节点 (NOK)”的元素之一。它能够以图形和形式化（文本）形式表示知识，并可以将自然语言句子的形式化记录存储在关系数据库中。为了能够将所有单词从自然语言句子正确转换为形式化记录，有必要设计一种语言的元模型，即分析每种特定自然语言的所有词类，并定义将自然语言句子转换为形式化记录的规则。本文分析了克罗地亚语和英语中的名词。它介绍了将名词和名词短语结构转换为形式化记录的规则，并提供了两种语言的示例。使用一小组句子（用作输入知识）和问题对系统进行了初步测试。测试结果展示并讨论。关键词：知识表示；知识节点；NOK；名词 1 引言及相关工作 知识表示的发展始于 20 世纪 70 年代的人工智能领域。它在人工智能的发展中发挥了重要作用，并且一直是人工智能最强大的领域之一 [1]。知识表示寻找对信息和知识进行形式化描述的方法，这意味着用一种具有明确语法和语义的无歧义语言或符号来表示。知识可以以不同的方式存储 [2]，例如通过使用语义网络 [3]、框架 [4]、本体 [5]、模糊 Petri 网 [6]、神经网络 [7] 或其他图形方法进行知识表示 [8]。知识表示方法之一是知识节点 (NOK) [9, 10]。概念框架“知识节点 (NOK)”是一组方法、规则、相应的分析工具和自然语言句子中包含的语义表示。概念框架 NOK 包括 NOK 方法、图形表示的形式化（知识图表节点，DNOK）、以文本形式显示知识的形式化（知识形式化节点，FNOK）和以文本形式表示问题的形式化（知识形式化节点，QFNOK）[11]。初步研究 [12-14] 表明，可以使用概念框架 NOK 对自然语言中的句子进行建模。进一步的研究表明，只要规则定义明确，NOK 可适用于不同语言，而无需调整问答系统 (QA) 的算法 [15]。有必要分析自然语言的所有词类，以设计一种语言的元模型并定义将句子转换为 FNOK 记录的规则。在之前的工作中，已经在 NOK 方法中对形容词 [16] 和动词 [17] 进行了分析。本文重点关注克罗地亚语和英语中的名词。本文定义了名词转换为 FNOK 记录中的节点的规则和解决方案。规则根据名词与动词（服务于主语或宾语的名词）、谓语名词、同位语和名词格之间的关系来分析名词。此外，冠词（a、an、the）
概念框架“知识节点”中的名词
主要关键词
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