摘 要： 通過對目前應用廣泛的軟構件檢索技術的研究，提出了一種基于軟構件描述文本信息抽取的檢索方法。該方法利用中文分詞技術和向量空間模型中“詞頻與倒文檔頻度”算法抽取關鍵詞，通過《知網》語義相似度，計算用戶需求與可重用軟構件的匹配度，實現了對軟構件的語義檢索，能實現模糊查詢，具有一定的張弛能力。
關鍵詞： 構件檢索；向量空間模型；知網；語義相似度；信息抽取
隨著軟件開發規模的增大，軟件構件技術被認為是解決軟件危機的有效途徑,基于構件的軟件開發CBSD（Component Based Software Development）[1]成為有效提高軟件生產率、縮短軟件產品交付時間和提高軟件質量的新方法。
傳統的軟構件的檢索方法[2]主要有三種：基于外部索引的檢索、基于內部靜態索引的檢索和基于內部動態索引的檢索。其中以構件的刻面表示以及在此基礎上的構件檢索技術已得到軟件復用界的重視和應用[3]。著名的REBOOT構件庫[4]提出了可重用軟件構件基于刻面的分類檢索方案。國內的青鳥構件庫[5]采用以刻面分類為主、多種分類模式相結合的方法對構件進行分類描述。
傳統的基于關鍵字或刻面描述的軟件構件的檢索由于缺少特定領域語義信息，使得用戶在查詢所需要的構件時，有時很難對構件的各個刻面作出準確的描述，因此在查準率和查全率上存在不足。準確地理解用戶的查詢請求是構件檢索的一個重要問題，本文針對與軟構件如影隨形的自然語言描述，提出一種基于軟構件描述文本信息抽取的檢索方法。該方法采用自然語言描述軟構件的實現，并由系統利用自然語言處理技術抽取軟構件特征信息和需求的特征信息，然后利用特征匹配和《知網》詞匯語義相似度計算獲得候選的結果。
1 軟構件檢索系統體系結構
有效的構件檢索機制能夠降低構件查找和理解的成本，檢索方式對構件描述和用戶查詢的依賴是本文研究的主體部分。本文設計了基于文本描述的軟構件檢索系統體系結構，如圖1所示。其各部分功能如下：
(1)軟構件文本描述主要是將系統數據庫中有關軟構件的文本描述信息提取出來進行自然語言處理，并將處理返回的結果存儲起來；主要負責與用戶交互，為用戶提供查詢接口，通過用戶輸入生成查詢條件，并將滿足條件的軟構件信息返回給用戶。
(2)自然語言處理模塊主要是將數據庫的軟構件文本描述信息集合在一起，通過ICTCLAS分詞技術獲得帶標注的分詞結果,并根據VSM中TFIDF的計算方法為每個軟構件描述文本提取特征項并存儲；
(3)檢索模塊分為兩種方式：一種是將用戶查詢的特征與抽取出的軟構件特征項通過《知網》詞匯語義相似度計算來獲取查詢結果，此種方法主要實現了軟構件的語義檢索，是本文研究的重點；另一種是用戶查詢的特征與軟構件特征項之間的匹配檢索。
這種層次結構的體系模式將各模塊的功能相互獨立，有利于系統的維護與擴展，確保了系統的穩定性和可維護性。
2 軟構件檢索實現分析
檢索實現是本文研究的重點，尤其是實現軟構件的語義檢索。通過上面軟構件檢索系統的體系結構圖可以看出，自然語言處理部分是實現語義檢索的基礎，自然語言處理的準確度直接影響到檢索結果的查全率和查準率。
下面簡單介紹ICTCLAS漢語分詞系統和VSM的研究現狀，并詳細介紹語義檢索的實現過程。
2.1 ICTCLAS漢語分詞簡介
分詞系統[6]ICTCLAS（Institute of Computing Technology,Chinese Lexical Analysis System）是由中科院計算所的張華平、劉群所開發的一套獲得廣泛好評的分詞系統。它先通過層疊形馬爾可夫模型CHMM（Hierarchical Hidden Markov Model）進行分詞，通過分層，既增加了分詞的準確性，又保證了分詞的效率。ICTCLAS分詞速度單機500 KB/s，分詞精度98.45%，是世界上最好的漢語詞法分析器，并且在國內973專家組組織的評測中獲得了第一名。
2.2 向量空間模型
向量空間模型VSM(Vector Space Model)由Salton等人于上世紀60年代末提出,并成功應用于著名的SMART系統，是目前最為成熟且應用最為廣泛的文本表示模型之一[7]。它把對文本內容的處理簡化為向量空間中的向量，用“詞頻與倒文檔頻度”TFIDF(Term-Frequency Inverse-Document-Frequency)[8]進行特征項賦權值，來表征某個特征項對該文本內容的重要程度。其中TFIDF將一個特征項在某個文檔中的重要性和在整個文檔數據全集中的重要性結合起來，成為一個統一的度量值。它說明一個在單個文檔中頻度很高，而在整個數據全集中頻度很低的詞是更加重要的詞。
本文在自然語言處理過程中對文本關鍵詞的抽取正是提取VSM中TFIDF值較高的特征項，將通過此方法獲得的所有特征項按權值大小排序，提取滿足閾值或一定數目的最優特征作為最終表達該文本特征的特征項集。
2.3 《知網》詞匯語義相似度計算
《知網》(HowNet)[9]是一部比較詳盡的語義知識詞典，是一個以漢語和英語詞義所代表的概念為描述對象，以揭示概念間及概念所具有的屬性間關系為基本內容的常識知識庫。概念與義原是《知網》中的兩個主要概念。每一個詞可以表達為幾個概念，每個概念又可由若干個義原來描述。
以上是《知網》詞匯語義相似度的計算方法，是本文的一個重要部分，精確的詞匯匹配度是下一步檢索的基礎工作。
2.4 檢索模塊
通過抽取軟構件文本描述特征項來實現基于語義的檢索是本文研究的重點。通過對相似度計算模塊得到的數據進行處理分析，是實現檢索的關鍵步驟，其主要處理流程如圖2所示。
假設用戶查詢關鍵詞集合為Q{K1，K2，…,Km}，某一軟構件的文本描述向量空間模型的特征項表示為集合Di{T1,T2,…,Tn}，其中Tj{j=1,2,…,n)為經過自然語言處理的描述該構件的特征項。
一般將兩個集合中的特征項兩兩比較得到的相似度的平均值作為它們的相似度，如此一個集合任意兩個特征項之間的相似度都為1，集合才能與它本身100%相似。本文采用以下算法為這兩個集合進行相似度計算：
(1)利用《知網》詞匯語義相似度，將Q中每個關鍵字與Di中每個特征項進行相似度計算，如圖3所示。得到Term_Sim{Sim(K1,T1),Sim(K1,T2),…,Sim(Ki,Tj),…,Sim(Km,Tn)}為相似度值集合，共m×n個數據。
(2)將相似度值中最大的值所對應的Ki和Tj建立對應關系。
(3)將包含Ki和Tj的相似度值從Term_Sim中刪除。
(4)重復(2)和(3)，直到所有的相似度值都被刪除。
(5)沒有建立起對應關系的關鍵字或特征項與空對應。
(6)將包含Ki的相似度值取算術平均值。
把上面得到的平均值作為用戶查詢與軟構件之間的相似度度量值，將滿足閾值的軟構件信息按照相似度值的遞減順序輸出。
3 實驗結果
根據以上描述，實現了在ERP領域軟構件的檢索，檢索結果如圖4所示。
實驗從ERP軟構件描述數據庫中抽取出相似度較高的軟構件作為候選結果輸出。其中，“成本管理”經過ICTCLAS分詞、VSM處理得到的關鍵詞是:“成本”、“產品”、“計算”等，與用戶檢索關鍵詞“成本”、“分析”比較，相似度值是72.22%。在查詢結果中點擊相應的項目，會詳細顯示對構件的描述，可以幫助用戶更清晰地了解該構件的信息，從而從候選結果中選擇符合要求的軟構件。
本文提出了一種基于文本信息抽取的軟構件檢索方法，并對軟構件檢索系統的體系結構、功能模塊進行了詳細介紹，優化了關鍵字集合相似度計算；并且針對傳統軟構件檢索中語義缺失的缺點，實現了對軟構件的語義檢索的目的,有利于進行基于軟構件的軟件開發。另外，本系統還有尚待改進的地方，例如：擴充分詞詞典，保證領域術語的完整性；增加軟構件的圖形描述，實現多功能檢索等，這些問題也是下一步研究工作的重點。
參考文獻
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[9] 劉群,李素建.基于《知網》的詞匯語義相似度計算[C].臺北:第三屆漢語詞匯語義學研討會論文集，2002：59-76.