馬 雷 雷，李 宏 偉，連 世 偉，梁 汝 鵬，龔 競

(1.信息工程大學地理空間信息學院，河南 鄭州 450052；2.四川省應急測繪與防災減災工程技術研究中心，四川 成都 610041)

地名知識輔助的中文地名消歧方法

馬 雷 雷1,2，李 宏 偉1，連 世 偉1，梁 汝 鵬1，龔 競2

(1.信息工程大學地理空間信息學院，河南 鄭州 450052；2.四川省應急測繪與防災減災工程技術研究中心，四川 成都 610041)

地理空間中對位置的描述可以基于形式化的地理坐標，也可以利用自然語言文本中的非形式化地名來表達。文本中的同一地名可能指向很多地理位置，這就引起了地名歧義，地名消歧就是消除概念指稱上的認知分歧，為地名分配唯一的地理位置。該文從地名知識的角度出發(fā)，首先提出了一種基于地名本體的地名知識統(tǒng)一表達方法，介紹了地名知識來源和地名知識庫建庫流程；然后給出了中文地名消歧原理和算法流程，從語義關系、拓撲關系、距離關系和地名密度4個維度計算地名實體之間的地理關聯(lián)度進行地名消歧；最后通過實驗對消歧方法進行了驗證與評價，結果表明該消歧方法具有較高的準確率、召回率、覆蓋率和F值。

地名；知識；地名本體；地名消歧；關聯(lián)度

0 引言

地理空間無處不在，人類所有的活動、知識和決策都和地理空間中的位置相關，位置參照可以是形式化的地理坐標，也可以是自然語言文本中的非形式化地名。自然語言文本是地理信息的重要數(shù)據(jù)源，據(jù)統(tǒng)計至少70%的文本文檔包含以地名形式表達的地理位置參考信息[1]。形式化表達是所有空間處理的基礎，可以通過空間分析和幾何計算實現(xiàn)，但是當前GIS空間處理的過程還無法通過地名實現(xiàn)。中文地名復雜多樣，尤其文本中的地名，歧義現(xiàn)象非常嚴重，消除地名歧義是文本中定性地名信息空間化的必備環(huán)節(jié)，是連接自然語言處理和GIS的橋梁[2]。

地名歧義分為geo/non-geo歧義和 geo/geo歧義[3]。若某一地名具有非地理意義，則稱為geo/non-geo歧義，例如人名或者普通單詞；同一地名對應多個地理位置就產(chǎn)生了geo/geo歧義，例如紅河可能指河流也可能指紅河縣、昌樂縣紅河鎮(zhèn)，它們使用同一個地名但指向不同的地理位置。據(jù)統(tǒng)計，全球80%以上的地名是無歧義的，但是自然語言文本中83%以上的地名存在歧義，其中一部分地名存在5個甚至更多的候選地理位置。網(wǎng)頁中的地名37%左右存在歧義，法新社新聞集合中新聞網(wǎng)頁中高達40.1%的地名存在歧義[4]。從自然語言處理的角度看，地名消歧屬于詞義消歧的一種，并著重處理地理領域的geo/geo歧義。Olligschlaeger[5]在開發(fā)數(shù)字視頻圖書館時嘗試將新聞中提到的地名位置在地圖上標出，此后出現(xiàn)了很多地名消歧方法。通常地名消歧分為兩步:1)從本文中識別出所有地名，確定歧義地名對應的所有地理位置，構成候選位置集合；2)基于上下文和知識資源作為證據(jù)源，設計一系列的啟發(fā)式規(guī)則方法，從候選位置集合中選擇唯一的地理位置。

國外對地名消歧的研究主要分為基于地圖的方法、基于外部資源的方法和數(shù)據(jù)驅動的方法3種類型，前兩者都是基于啟發(fā)式規(guī)則的方法，后者是基于語料庫的方法。 1)基于地圖的方法。源于數(shù)字圖書館中的地名歧義問題，Smith[6]提出了一種基于位置地理坐標的地名消歧方法，將上下文語境中的位置在地圖上表達，計算質心并與歧義地名相關的實際位置比較，與質心最近的位置被選為正確的地名；基于信任的方法[7]，綜合地理距離和文本距離進行地名消歧,Zhao提出了一種考慮文本距離和地理距離的GeoRank算法[8]。2)基于外部資源的方法。利用地名庫進行訓練；基于維基百科生成共現(xiàn)模型(co-occurrence)應用于地名消歧[9]；SPIRIT系統(tǒng)中基于多種資源(SABE、TGN 和OS)的地理編碼方法[10]；基于WordNet、GeoWordNet本體層次樹結構特征解決地名歧義，典型的就是基于整體-部分關系的概念密度算法[11]和基于鄰近關系的地理密度算法[12]。3)數(shù)據(jù)驅動或者是監(jiān)督方法?；跇藴实臋C器學習技術，例如貝葉斯分類[13]、支持向量機[14]，監(jiān)督學習方法的缺點是為了達到高精度需要大量的訓練數(shù)據(jù)，并且沒有考慮未登錄地名。國內針對中文地名消歧問題的研究也取得了一些成果。張毅等[15]提出了一種基于證據(jù)理論的地名消歧方法，通過計算地名所指地理實體語義關聯(lián)度，利用D-S證據(jù)理論合成排歧證據(jù)，最終實現(xiàn)地名消歧；唐旭日[16]提出了一種基于認知顯著度的地理編碼方法，認為地名與實體之間的關聯(lián)程度取決于該實體在上下文中的地名認知顯示度；朱少楠等[17]認為地名數(shù)據(jù)庫中的絕大多數(shù)地名具有行政隸屬關系，通過構建歧義地名關聯(lián)的行政隸屬關系樹狀圖進行地名消歧；杜萍[18]在地名識別的基礎上編寫JAPE規(guī)則用于中國縣級以上行政區(qū)劃地名消歧?？梢妵鴥葘Φ孛绲难芯慷际且罁?jù)啟發(fā)式方法，在一定范圍內取得了不錯的消歧效果。

本文提出了一種基于地名知識的地名消歧方法，并通過實驗進行了測試分析，結果表明該方法具有可行性，能夠達到一定的消歧精度。

1 經(jīng)典的地名消歧方法

1.1 基于地圖的地名消歧方法

基于地圖的方法起源于數(shù)字圖書館中的地名歧義問題[6]，此方法中上下文的大小是固定的，質心僅通過非歧義的或者已經(jīng)存在歧義地名質心計算。Buscaldi[19]利用了所有可能的參考，上下文的大小取決于包含在句子、上下文和文檔中的地名數(shù)量。對于歧義地名t和上下文C中的地名，ci∈C,0≤i≤n，n表示上下文的大小。上下文是由出現(xiàn)在同一文檔、段落或者句子中的地名組成。將歧義地名t的候選地理位置表示為t1,t2,…tk。

1.2 基于概念密度的地名消歧方法

WordNet的結構化數(shù)據(jù)特征能夠將詞義消歧算法引入到地名消歧領域，其中之一就是概念密度(Conceptual Density，CD)算法，該算法由Agirre提出[20]，作為給定詞義和它的上下文之間的相關性度量方法，基于WordNet的子層計算，通過上位關系(is-a)決定概念密度。Buscaldi[11]利用整體-部分關系(part-of/holonymy)代替上位關系，這種方法假設一個歧義地名決定WordNet整體層次的一部分，并且上下文中的地名通常跟相關的正確地理位置分開。

基于概念密度的地名消歧算法具體步驟為：選擇歧義地名t，列出對應的k個候選地理位置|t|；選擇t所在文本的上下文，由一系列地名組成；構建|t|的子層次結構，每一個對應一個地理位置；對于t的每一個候選地理位置s，計算概念密度CDs；選擇最大的CDs對應的地理位置作為最終的結果。其中，CDs是與s相關的子層的概念密度，改進了原始的概念密度計算公式，如下式：

(1)

式中：m是子層次中相關的同義詞集，a是常數(shù)0.1，n是子層次中的同義詞集的總數(shù)，f是和子層相關的地理位置的頻率權重(1，2，…)。所有相關的同義詞集都是歧義詞和上下文詞的同義詞集，即候選地理位置與上下文地名之和。

2 基于地名本體的地名知識表達與建庫

2.1 地名知識模型與分析

現(xiàn)有地名庫的空間表達能力有限并且缺乏對時空關系和模糊空間位置的支持，提出一種顧及人類常識空間認知、地名時態(tài)特征和空間關系特征的地名本體模型。在地名本體的基礎上實現(xiàn)地名知識的統(tǒng)一表達，面向地名領域相關標準和地名專家經(jīng)驗知識，涉及陳述型與規(guī)則型地名知識，突出對語義和時空等地名特征的表達，提出一種地名知識統(tǒng)一表達模型(TKURM，ToponymKnowledgeUnifiedRepresentationModel)[21]，如圖1所示。

圖1 地名知識統(tǒng)一表達模型(TKURM)

該模型包括地名本體、時空規(guī)則庫和空間元知識文檔?？臻g元知識是關于地名知識的知識，用來描述和說明地名知識的特征定義，文檔存儲為XML格式。地名本體主要是對地名概念、屬性和關系的描述，主要包括地名要素模型、地名類型模型、時態(tài)模型、幾何形態(tài)模型和空間關系模型。時空規(guī)則庫主要包括地名規(guī)則知識，應用于規(guī)則推理，挖掘隱含的地名知識。文獻[21]對該模型進行了詳細闡述。需要特別指出的是，地名要素類型和空間關系是反映地名實體地理關聯(lián)度的重要因子，其完備性直接影響實名識別和消歧的精度。依據(jù)國家標準《地名分類與類別代碼編制規(guī)則》(GB/T 18521-2001)進行地名分類，結合地名詞典和敘詞表定義地名本體概念語義關系；對于地名本體中地名實體之間的空間關系，分別采用四交模型、圓錐模型表達拓撲關系和方向關系，采用定性與定量距離相結合的方式表達距離關系。地名知識模型不基于某種特定的存儲，并且能夠方便地映射到其他知識模型中，這是地名知識共享和重用的基礎，有利于地理空間知識的共享[22]。

2.2 地名知識庫構建

知識獲取是知識庫構建與知識管理必不可少的一部分，處于基礎地位。地名知識的獲取途徑主要通過標準規(guī)范、背景語料庫、數(shù)據(jù)資源和地名專家知識等。其中地名數(shù)據(jù)庫是依據(jù)一定區(qū)域內各類基礎地理要素注記的名稱及其屬性特征而建成的關系數(shù)據(jù)庫，是地名知識的重要數(shù)據(jù)來源，基于逆向工程實現(xiàn)了1∶5萬和1∶25萬地名數(shù)據(jù)庫語義知識獲取。整個逆向過程分為3個步驟：1)逆向工程階段。此階段依據(jù)現(xiàn)有地名數(shù)據(jù)庫的表、表主鍵、表外鍵、屬性和約束等內容，逆向推理出內在的ER模式；2)ER模式向地名知識本體映射階段。此階段通過預處理、模式映射(表關系映射、表屬性映射和約束映射等)和地名專家確認3個步驟實現(xiàn)了ER模式和地名本體之間的轉換；3)地名數(shù)據(jù)記錄向地名知識OWL的映射階段。由步驟2可知完成了地名語義知識結構的轉換，此階段依據(jù)地名本體的語義知識結構重構地名數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)記錄，在ER模式向地名本體映射的驅動下轉換具體地名知識實例展現(xiàn)形式。包括地名數(shù)據(jù)映射、交互補充和地名專家確認3個步驟。

基于TKURM設計了中文地名知識庫構建流程，如圖2所示。其中地名信息變化發(fā)現(xiàn)模塊是針對當前地名數(shù)據(jù)庫時效性差而設計的，通過網(wǎng)絡爬蟲技術爬取提取地名信息，采用人機交互方式進行地名匹配，將地名信息存儲于地名數(shù)據(jù)庫并實現(xiàn)地名實時更新；專家知識、地名數(shù)據(jù)庫和空間元知識庫作為數(shù)據(jù)源輔助地名知識庫構建。依據(jù)本流程構建了中文地名知識庫，用于中文地名的識別和消歧，其中地名知識庫的質量和完備性直接決定了地名消歧的精度。

3 地名知識輔助的中文地名消歧方法

3.1 中文地名消歧原理

Leidner[2]從語言和知識角度系統(tǒng)地總結了地名消歧中常見的16條啟發(fā)式規(guī)則，這些規(guī)則之間有些是互斥的，怎樣從中選取合適的規(guī)則融入一個統(tǒng)一的模型中進行地名消歧是需要首先解決的問題。首先做出以下兩個限定：同一文本或段落中多次出現(xiàn)的地名均指向同一地理位置[23]；同一文本中出現(xiàn)的地名所對應的地理實體之間存在一定的關聯(lián)，例如等價關系、包含關系或相離關系[24]。

圖2 基于TKURM的地名知識庫構建流程

地名實體之間的關聯(lián)強度對確定歧義地名的準確參照起重要作用[25]，關聯(lián)強度越大則關聯(lián)度值越趨向于1，表明兩個地名實體越相似，反之亦然。本文針對中文地名的特點和地名知識庫結構，參照文獻[25]提出的地名消歧方法，通過計算地名實體與上下文中地名實體之間的地理關聯(lián)度進行中文地名消歧，具有最大地理關聯(lián)度的就是該地名所指向的地名實體。地名t指向的地名實體g的計算公式為：

g=arggi∈StmaxSem(gi,Sc(t))

(2)

式中:gi表示第i個候選的地名實體，St表示地名指向的候選地名實體集合，c(t)表示地名t上下文地名集合，Sc(t)表示上下文地名匹配后的地名實體集合，Sem(gi,Sc(t))表示gi和Sc(t)的地理關聯(lián)度，g表示從St中選擇的具有最大地理關聯(lián)度的地名實體。

計算地理關聯(lián)度的核心是地名實體之間的地理關聯(lián)強度，從語義關系、拓撲關系、距離關系和地名密度四方面進行加權計算。兩個地名實體gi和gj之間的地理關聯(lián)強度可以表示為：

Sem(gi,gj)=α*Semsac(gi,gj)+β*Semtopo(gi,gj)+

γ*Semdis(gi,gj)+φ*Semdes(gi,gj)

(3)

式中：Semsac(gi,gj)表示語義關系關聯(lián)強度，Semtopo(gi,gj)表示拓撲關系關聯(lián)強度，Semdis(gi,gj)表示距離關系關聯(lián)強度，Semdes(gi,gj)表示地名密度關聯(lián)強度。

(1)語義關系關聯(lián)強度。語義關系主要是地名類型概念之間的關系，其關聯(lián)強度主要通過地名類型本體樹中概念節(jié)點之間的語義距離來衡量，同時受到概念深度因子的影響，具體計算公式如下:

Depth(gi)+Depth(gj)|Depth(gi)+Depth(gj)|+2×Depth(O)

(4)

式中:Semsac(gi,gj)表示地名實體gi和gj的語義關系關聯(lián)強度；τ為語義距離調節(jié)因子；δ為關聯(lián)強度調節(jié)因子； Distance(gi,gj)表示地名實體gi和gj的地名類型之間的語義距離，即地名類型本體樹中連接兩個概念最短距離的邊數(shù)量；Depth(gi)和Depth(gj)表示地名實體gi和gj的地名類型在本體樹中的層次深度，即地名類型本體樹概念節(jié)點與根節(jié)點的最短路徑包含的邊的數(shù)量；Depth(O)表示整個本體樹的層次深度。

(2)拓撲關系關聯(lián)強度。主要考慮相等、包含/包含于、相交、鄰接和相離等幾種拓撲關系，參考領域專家意見并通過實驗反復測試，可得地名實體gi和gj之間的拓撲關系關聯(lián)強度取值分別為：

(5)

(3)距離關系關聯(lián)強度。主要是指地名實體之間在地圖上的定量距離量度，距離越近關聯(lián)強度越大，反之亦然，關聯(lián)強度如下所示：

Semdis(gi,gj)=eρ*dis(gi,gj)

(6)

(7)

式中:gi和gj的坐標為(?gi,θgi)，(?gj,θgj)，r表示地球的半徑，Δθ表示θgj-θgi。

(4)地名密度關聯(lián)強度。地名密度即候選地名實體在地名知識庫中所處區(qū)域的密度，具體量化為知識庫中兩個地名實例節(jié)點的最近公共祖先所包含的上下文中地名實例直接子節(jié)點數(shù)量，數(shù)量越多密度越大。將地名實體gi和gj之間的地名密度關聯(lián)強度取值分別為：

(8)

式中:Des(cgi,gj)表示地名實體gi和gj的地名密度，即最近公共祖先cgi,gj所包含的上下文中地名實例直接子節(jié)點數(shù)量；Des(TO)表示地名知識庫中地名實例節(jié)點的子節(jié)點數(shù)的最大值。

3.2 中文地名消歧算法流程

4 實驗測試與分析

地名消歧方法的評價性能指標與詞義消歧、信息檢索和自然語言處理領域的度量標準類似，主要包括準確率、召回率、覆蓋率和F值。準確率P是正確消歧的地名數(shù)量占算法能夠識別出的歧義地名總數(shù)的比率；召回率R是正確消歧的地名數(shù)量占文檔集合中所有實際歧義地名總數(shù)的比率；覆蓋率C是算法能識別出的歧義地名總數(shù)占文檔集合中實際歧義地名總數(shù)的比率；F值是用來加權準確率和召回率得到的平均指數(shù)，計算公式表示為：

(9)

實驗數(shù)據(jù)源主要是中文地名知識庫和標注語料庫，標注語料庫是基于地名知識結構進行人工標注的識別與消歧語料庫，該語料庫能夠給地名知識庫中的地名分配一個正確的空間參考。目前該標注語料庫中現(xiàn)有文檔數(shù)量9 400個，其中中文地名總數(shù)84 000個，歧義地名數(shù)量14 700。

實驗采用3種級別的上下文：句子上下文、段落上下文和文檔上下文進行消歧測試，句子上下文就是在同一個句子中包含的所有地名數(shù)，段落上下文就是指在同一個段落中包含的所有地名用于消歧，文檔上下文就是文檔中包含的地名作為消歧上下文。為了便于橫向比較，本文選取經(jīng)典的基于地圖的方法進行地名消歧測試比較，由于基于密度的方法原理是基于WordNet，而WordNet與本文的地名知識本體的結構是完全不同的，故無法采用基于密度的方法進行比較?；谖谋痉椒ê突诘貓D方法的地名消歧結果如表1所示。

表1 采用不同上下文的地名消歧結果比較

從結果中可以看出，本文的方法在上下文很小時也能達到很高的精度，基于地圖的方法相比本文的方法，需要更多的上下文信息才能得到同樣的消歧性能。本文的方法在不同上下文下準確率、召回率、覆蓋率和F值都有很好的結果，限于本體結構的影響，覆蓋率目前還不能達到100%。

5 結語

目前地名消歧在自然語言處理領域得到了快速發(fā)展，一些新的方法相繼提出，并且與已經(jīng)存在的方法比較，均取得了不錯效果。但是針對中文地名消歧的研究，在GIS和NLP領域都處于探索和實驗階段。本文僅是通過地名知識這一視角，利用定性與定量相結合的方式，提出一種中文地名消歧方法。實驗證明該方法具有一定的精度、覆蓋率和穩(wěn)定性，但依舊需要完善地名知識庫，進一步提高地名識別精度，并采取多種策略解決歧義問題。中文地名消歧未來依舊具有廣泛研究的空間，例如:對于geo/non-geo歧義的研究，基本沒有成熟的研究；利用地名消歧自動標記網(wǎng)絡文本中的歧義地名從而豐富網(wǎng)絡中顯式的空間知識，為決策提供精準定位服務；將地名消歧應用于地理信息檢索、問答系統(tǒng)、基于位置的服務和空間信息挖掘等領域。

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A Method to Toponym Disambiguation Aided by Toponym Knowledge

MA Lei-lei1,2,LI Hong-wei1,LIAN Shi-wei1,LIANG Ru-peng1,GONG Jing2

(1.InstituteofSurveyingandMapping,InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou450052;2.SichuanEngineeringResearchCenterforEmergencyMapping&DisasterReduction,Chengdu610041,China)

In geographic space,a location can be expressed by either geographic coordinates or natural language texts,corresponding to formalized or non-formalized expressions respectively.A typonym in texts,however,can refer to different locations in geographic space,leading to toponym ambiguity.The toponym disambiguation is therefore to eliminate cognition divergence of concept reference and assign unique geographic coordinate for such ambiguous location.From the perspective of toponym knowledge,this paper proposes a unified expression method based on toponym ontology,and investigates the data source of toponym knowledge,and proposes the framework of constructing a toponym knowledge database.Next,this paper describes the theory of toponym disambiguation,and the corresponding algorithm flow by means of semantic relation,typology relation,distance relation and toponym density to calculate the geographic correlations for toponym disambiguation.Semantic relation mainly refers to the type of relationship between the concepts of toponyms.Typology relation mainly contain equal,contain,intersection,adjacent and disjoint etc.Distance relation refers to quantitative distance between the toponym entities on the map.Toponym density represents the density of toponym entities in regions in toponym knowledge base.The proposed method is evaluated by experiments,where the experimental results show that the proposed method produces a high accuracy in terms of precision,recall rate,coverage rate and F value.

toponym;knowledge;toponym ontology;toponym disambiguation;correlation

2015-12-18；

2016-03-24

國家自然科學基金項目(40871183、41140012、41271392、41401463、41571394)；四川省應急測繪與防災減災工程技術研究中心開放基金項目(K2014B016、K2015B014)

馬雷雷(1987-),男，博士研究生,主要研究方向為地理本體與地理信息智能處理。E-mail:gisxiaomage@163.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2016.04.002

P208

A

1672-0504(2016)04-0005-06