摘   要： 通過(guò)對(duì)目前應(yīng)用廣泛的軟構(gòu)件檢索技術(shù)的研究,，提出了一種基于軟構(gòu)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(shù)和向量空間模型中“詞頻與倒文檔頻度”算法抽取關(guān)鍵詞，通過(guò)《知網(wǎng)》語(yǔ)義相似度,，計(jì)算用戶(hù)需求與可重用軟構(gòu)件的匹配度,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)軟構(gòu)件的語(yǔ)義檢索，能實(shí)現(xiàn)模糊查詢(xún),，具有一定的張弛能力,。
關(guān)鍵詞： 構(gòu)件檢索；向量空間模型,；知網(wǎng),；語(yǔ)義相似度；信息抽取

    隨著軟件開(kāi)發(fā)規(guī)模的增大,，軟件構(gòu)件技術(shù)被認(rèn)為是解決軟件危機(jī)的有效途徑,基于構(gòu)件的軟件開(kāi)發(fā)CBSD（Component Based Software Development）[1]成為有效提高軟件生產(chǎn)率,、縮短軟件產(chǎn)品交付時(shí)間和提高軟件質(zhì)量的新方法。
    傳統(tǒng)的軟構(gòu)件的檢索方法[2]主要有三種：基于外部索引的檢索,、基于內(nèi)部靜態(tài)索引的檢索和基于內(nèi)部動(dòng)態(tài)索引的檢索,。其中以構(gòu)件的刻面表示以及在此基礎(chǔ)上的構(gòu)件檢索技術(shù)已得到軟件復(fù)用界的重視和應(yīng)用[3]。著名的REBOOT構(gòu)件庫(kù)[4]提出了可重用軟件構(gòu)件基于刻面的分類(lèi)檢索方案,。國(guó)內(nèi)的青鳥(niǎo)構(gòu)件庫(kù)[5]采用以刻面分類(lèi)為主,、多種分類(lèi)模式相結(jié)合的方法對(duì)構(gòu)件進(jìn)行分類(lèi)描述。
    傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字或刻面描述的軟件構(gòu)件的檢索由于缺少特定領(lǐng)域語(yǔ)義信息,，使得用戶(hù)在查詢(xún)所需要的構(gòu)件時(shí),，有時(shí)很難對(duì)構(gòu)件的各個(gè)刻面作出準(zhǔn)確的描述，因此在查準(zhǔn)率和查全率上存在不足,。準(zhǔn)確地理解用戶(hù)的查詢(xún)請(qǐng)求是構(gòu)件檢索的一個(gè)重要問(wèn)題,，本文針對(duì)與軟構(gòu)件如影隨形的自然語(yǔ)言描述，提出一種基于軟構(gòu)件描述文本信息抽取的檢索方法,。該方法采用自然語(yǔ)言描述軟構(gòu)件的實(shí)現(xiàn),，并由系統(tǒng)利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)抽取軟構(gòu)件特征信息和需求的特征信息，然后利用特征匹配和《知網(wǎng)》詞匯語(yǔ)義相似度計(jì)算獲得候選的結(jié)果。
1 軟構(gòu)件檢索系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
    有效的構(gòu)件檢索機(jī)制能夠降低構(gòu)件查找和理解的成本,，檢索方式對(duì)構(gòu)件描述和用戶(hù)查詢(xún)的依賴(lài)是本文研究的主體部分,。本文設(shè)計(jì)了基于文本描述的軟構(gòu)件檢索系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，如圖1所示,。其各部分功能如下：

    (1)軟構(gòu)件文本描述主要是將系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)軟構(gòu)件的文本描述信息提取出來(lái)進(jìn)行自然語(yǔ)言處理,，并將處理返回的結(jié)果存儲(chǔ)起來(lái)；主要負(fù)責(zé)與用戶(hù)交互,，為用戶(hù)提供查詢(xún)接口,，通過(guò)用戶(hù)輸入生成查詢(xún)條件，并將滿(mǎn)足條件的軟構(gòu)件信息返回給用戶(hù),。
    (2)自然語(yǔ)言處理模塊主要是將數(shù)據(jù)庫(kù)的軟構(gòu)件文本描述信息集合在一起,，通過(guò)ICTCLAS分詞技術(shù)獲得帶標(biāo)注的分詞結(jié)果,并根據(jù)VSM中TFIDF的計(jì)算方法為每個(gè)軟構(gòu)件描述文本提取特征項(xiàng)并存儲(chǔ)；
    (3)檢索模塊分為兩種方式：一種是將用戶(hù)查詢(xún)的特征與抽取出的軟構(gòu)件特征項(xiàng)通過(guò)《知網(wǎng)》詞匯語(yǔ)義相似度計(jì)算來(lái)獲取查詢(xún)結(jié)果,，此種方法主要實(shí)現(xiàn)了軟構(gòu)件的語(yǔ)義檢索,，是本文研究的重點(diǎn)；另一種是用戶(hù)查詢(xún)的特征與軟構(gòu)件特征項(xiàng)之間的匹配檢索,。
    這種層次結(jié)構(gòu)的體系模式將各模塊的功能相互獨(dú)立,，有利于系統(tǒng)的維護(hù)與擴(kuò)展，確保了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可維護(hù)性,。
2 軟構(gòu)件檢索實(shí)現(xiàn)分析
    檢索實(shí)現(xiàn)是本文研究的重點(diǎn),，尤其是實(shí)現(xiàn)軟構(gòu)件的語(yǔ)義檢索。通過(guò)上面軟構(gòu)件檢索系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)圖可以看出,，自然語(yǔ)言處理部分是實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義檢索的基礎(chǔ),，自然語(yǔ)言處理的準(zhǔn)確度直接影響到檢索結(jié)果的查全率和查準(zhǔn)率。
    下面簡(jiǎn)單介紹ICTCLAS漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)和VSM的研究現(xiàn)狀,，并詳細(xì)介紹語(yǔ)義檢索的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,。
2.1 ICTCLAS漢語(yǔ)分詞簡(jiǎn)介
    分詞系統(tǒng)[6]ICTCLAS（Institute of Computing Technology,Chinese Lexical Analysis System）是由中科院計(jì)算所的張華平、劉群所開(kāi)發(fā)的一套獲得廣泛好評(píng)的分詞系統(tǒng),。它先通過(guò)層疊形馬爾可夫模型CHMM（Hierarchical Hidden Markov Model）進(jìn)行分詞,，通過(guò)分層，既增加了分詞的準(zhǔn)確性,，又保證了分詞的效率,。ICTCLAS分詞速度單機(jī)500 KB/s，分詞精度98.45%,，是世界上最好的漢語(yǔ)詞法分析器，并且在國(guó)內(nèi)973專(zhuān)家組組織的評(píng)測(cè)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(jì)60年代末提出,并成功應(yīng)用于著名的SMART系統(tǒng),，是目前最為成熟且應(yīng)用最為廣泛的文本表示模型之一[7]。它把對(duì)文本內(nèi)容的處理簡(jiǎn)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(jìn)行特征項(xiàng)賦權(quán)值,，來(lái)表征某個(gè)特征項(xiàng)對(duì)該文本內(nèi)容的重要程度,。其中TFIDF將一個(gè)特征項(xiàng)在某個(gè)文檔中的重要性和在整個(gè)文檔數(shù)據(jù)全集中的重要性結(jié)合起來(lái)，成為一個(gè)統(tǒng)一的度量值,。它說(shuō)明一個(gè)在單個(gè)文檔中頻度很高,，而在整個(gè)數(shù)據(jù)全集中頻度很低的詞是更加重要的詞。
    本文在自然語(yǔ)言處理過(guò)程中對(duì)文本關(guān)鍵詞的抽取正是提取VSM中TFIDF值較高的特征項(xiàng),，將通過(guò)此方法獲得的所有特征項(xiàng)按權(quán)值大小排序,，提取滿(mǎn)足閾值或一定數(shù)目的最優(yōu)特征作為最終表達(dá)該文本特征的特征項(xiàng)集。
2.3 《知網(wǎng)》詞匯語(yǔ)義相似度計(jì)算
    《知網(wǎng)》(HowNet)[9]是一部比較詳盡的語(yǔ)義知識(shí)詞典,，是一個(gè)以漢語(yǔ)和英語(yǔ)詞義所代表的概念為描述對(duì)象,，以揭示概念間及概念所具有的屬性間關(guān)系為基本內(nèi)容的常識(shí)知識(shí)庫(kù)。概念與義原是《知網(wǎng)》中的兩個(gè)主要概念,。每一個(gè)詞可以表達(dá)為幾個(gè)概念,，每個(gè)概念又可由若干個(gè)義原來(lái)描述。
 
    以上是《知網(wǎng)》詞匯語(yǔ)義相似度的計(jì)算方法,，是本文的一個(gè)重要部分,，精確的詞匯匹配度是下一步檢索的基礎(chǔ)工作。
2.4 檢索模塊
    通過(guò)抽取軟構(gòu)件文本描述特征項(xiàng)來(lái)實(shí)現(xiàn)基于語(yǔ)義的檢索是本文研究的重點(diǎn),。通過(guò)對(duì)相似度計(jì)算模塊得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,，是實(shí)現(xiàn)檢索的關(guān)鍵步驟，其主要處理流程如圖2所示,。

    假設(shè)用戶(hù)查詢(xún)關(guān)鍵詞集合為Q{K1,，K2，…,Km},，某一軟構(gòu)件的文本描述向量空間模型的特征項(xiàng)表示為集合Di{T1,T2,…,Tn},，其中Tj{j=1,2,…,n)為經(jīng)過(guò)自然語(yǔ)言處理的描述該構(gòu)件的特征項(xiàng)。
　　一般將兩個(gè)集合中的特征項(xiàng)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(gè)集合任意兩個(gè)特征項(xiàng)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(gè)集合進(jìn)行相似度計(jì)算：
    (1)利用《知網(wǎng)》詞匯語(yǔ)義相似度,，將Q中每個(gè)關(guān)鍵字與Di中每個(gè)特征項(xiàng)進(jìn)行相似度計(jì)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(gè)數(shù)據(jù),。

    (2)將相似度值中最大的值所對(duì)應(yīng)的Ki和Tj建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。
    (3)將包含Ki和Tj的相似度值從Term_Sim中刪除,。
    (4)重復(fù)(2)和(3),，直到所有的相似度值都被刪除。
    (5)沒(méi)有建立起對(duì)應(yīng)關(guān)系的關(guān)鍵字或特征項(xiàng)與空對(duì)應(yīng)。
    (6)將包含Ki的相似度值取算術(shù)平均值,。
    把上面得到的平均值作為用戶(hù)查詢(xún)與軟構(gòu)件之間的相似度度量值,，將滿(mǎn)足閾值的軟構(gòu)件信息按照相似度值的遞減順序輸出。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    根據(jù)以上描述,，實(shí)現(xiàn)了在ERP領(lǐng)域軟構(gòu)件的檢索,，檢索結(jié)果如圖4所示。

    實(shí)驗(yàn)從ERP軟構(gòu)件描述數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取出相似度較高的軟構(gòu)件作為候選結(jié)果輸出,。其中,，“成本管理”經(jīng)過(guò)ICTCLAS分詞、VSM處理得到的關(guān)鍵詞是:“成本”,、“產(chǎn)品”,、“計(jì)算”等，與用戶(hù)檢索關(guān)鍵詞“成本”,、“分析”比較,，相似度值是72.22%。在查詢(xún)結(jié)果中點(diǎn)擊相應(yīng)的項(xiàng)目,，會(huì)詳細(xì)顯示對(duì)構(gòu)件的描述,，可以幫助用戶(hù)更清晰地了解該構(gòu)件的信息，從而從候選結(jié)果中選擇符合要求的軟構(gòu)件,。
    本文提出了一種基于文本信息抽取的軟構(gòu)件檢索方法,，并對(duì)軟構(gòu)件檢索系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、功能模塊進(jìn)行了詳細(xì)介紹,，優(yōu)化了關(guān)鍵字集合相似度計(jì)算,；并且針對(duì)傳統(tǒng)軟構(gòu)件檢索中語(yǔ)義缺失的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)軟構(gòu)件的語(yǔ)義檢索的目的,有利于進(jìn)行基于軟構(gòu)件的軟件開(kāi)發(fā),。另外,，本系統(tǒng)還有尚待改進(jìn)的地方，例如：擴(kuò)充分詞詞典,，保證領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)的完整性,；增加軟構(gòu)件的圖形描述，實(shí)現(xiàn)多功能檢索等,，這些問(wèn)題也是下一步研究工作的重點(diǎn),。
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