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This page is part of the Proceedings of Wikimania 2005, Frankfurt, Germany.

WikiSense—发掘维基

• Author(s): Daniel Kinzler
• License: GFDL
• Language: 英语
• Slides: {{{slides}}}
• Video: {{{video}}}
• Note: 演讲

About the author(s): Daniel Kinzler的维基用户名为Duesentrieb，他长期以来在德语维基百科上作贡献。近来也开始在元维基上工作。

Abstract: {{{abstract}}}

• 概要：PDF / OpenOffice
• 文稿（GFDL）：PDF / OpenOffice
• 演讲稿：PDF / OpenOffice
• 在维基大会上的演讲：OGG audio / OGG video

概要

我想在这里演示一个是目的在于将数据开发和知识管理的技术用在维基百科数据上的项目。这个项目的主意在于分析链接结构中的语意关系，而不是直接分析文章中的自然语言。维基百科中的每篇文章的内容是专一的，因此它尤其适合于这样的分析。研究结果可能有益于维基百科和其它维基媒体的项目。关键点在于对多语言和电脑协助结构的支持。

目标

通过上述分析我希望建立一个条目的网和它们之间的联系。这个网络和联系可以被看作是一个语义字典或基本知识本体。这个网络和联系即包括了词义的关系（同义词、近义词等）也包括了语义的关系（是一个、是……中的一员、是……的组成部分、与相反等等）。

技术

首先我们对页面进行粗的分类（消歧义、重定向、列表、真正条目等等）。此后我们使用同现关系和集群分析的方法来分析页面间的链接。尤其跨语言链接可以为一个强大的字典提供基础。对分类我们另外处理：有些分类提供特别的信息，比如附属关系、地理信息、时间信息等等。分类也可以包含横向的关系。

通过简单的格式比较我们还可以获得其它信息。模版如城市或人物的模版在这里尤其有用。

用途

这个分析获得的数据可以用来加强已存在的语义字典如WordNet和Wortschatz。与本体论程序如OpenCyc结合这个结果可以用来做自动文字分析、推理和翻译。

这些数据也可以帮助产生和建议维基字典中的条目和帮助提高维基百科中的结构，如分类。尤其对多语言项目如维基共享资源这些数据可能有助。

链接

• Using Ultimate Wiktionary for Commons - Wikimania Presentation (GerardM)
• WikiData (Erik Möller) - MetaData (Jakob Voss)
• SematicWeb (Markus Krötzsch et.al.)

• Original notes for this paper (german)
• some thoughts about sematic relations in a wiki
• suggestions for a RDF plugin for MediaWiki

• WikiMedia Research: meta:Research
• WikiMedia Wikipedistik: de:Wikipedia:Wikipedistik and de:Wikipedia:Wikipedistik/Bibliographie

• Francesco Bellomi http://www.fran.it/blog/
• Rudi Cilibrasi http://www.arxiv.org/abs/cs.CL/0412098 und http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn6924

文章（草稿）

概述

在这里我想介绍一个从维基百科和其它项目的结构中自动提取内涵以及这些内涵之间的语义关系的项目。项目的主意在于使用知识管理和数据开发的技术来分析维基百科的内容，我们主要注重于对链接结构的分析，而不是对自然语言的分析。维基百科非常适用于这样的分析，因为其中（几乎）每篇文章都只描写一个内容。我想通过这个分析来建立一个文章、词语和它们关系的网络。其结果可用建立语义字典或用于知识展示、电脑推理和自动翻译的主体论工具。对维基百科和其它维基媒体的项目来说这个研究的结果可能也有助。这里的关键点在于多语言功能的支持和电脑协助结构化。

目标

目标是建立一个能够分析MediaWiki数据库（或页面）的程序，并建立一个包含题目、词语和语意关系的数据库。所有关系有一个类型和一个可靠性级别。

最重要的关系有：

• 同义词（重定向）和变格（不同的语法形式）
• 异意词（消岐义）
• 翻译（跨语言链接）
• 上下位关系（泛义）
• 分类

一些更高级的关系有：

• 元素
• 组成部分
• 反义词
• 与一个时间或一段时间有关

此外通过使用模版比较还可以从文章中吸取物件的特性。一些容易被提取的特性有：

• 关于人物的文章：生死日期和地点
• 关于地点的文章：地理位置、地质环境和政治区域

技术

对文章的分类

通过分析文章的模版、分类和一些标准文字可以对文章进行分类。文章主要可以分类为：

• 正式文章（百科全书文章）
• 消歧义（多义词）
• 重定向（同义词）
• 列表和其它导航页面
• 主题主页

不好的文章可以排除在分析外，比如：

• 没有链接的文章
• 被列入删除投票的文章
• 非常短的文章（也许）
• 有争议的文章（也许）

链接的分类和分析

大多数链接是通过句法和命名空间的分析分类的。在这个分析过程中，外部链接和对其它命名空间的内部链接被忽略。剩下的有：

链到其它文章的链接

链到其它文章的链接是建立语意图最主要的方法：它们表示链向一个相关内容的链接，但这个链接的确切实质还不清楚：这些链接不被理解为语意关系，而被首先理解为语法关系，从这个语法关系中可能吸取出语意关系。

请注意语意关系有一个类型和一个可靠度，而语法关系没有类型，但可能有一个重量。比如链接可以通过它们在文章中的位置来获得不同的重量。第一句中的链接比较重要，在“参见”中的或粗体字的链接也比较重要。

除其结构信息外，链接的词语也给予我们一些可用的信息：链接词语一般是链接到的文章的同义词或部分。

跨语言链接

跨语言链接非常重要，因为从中可以吸取一个词在不同语言中的翻译。但我们必须想到不同语言的维基百科条目的范围可能不同，因此有时一个跨语言链接是接到包括原文概念的概念上。

分类

文章的分类的目的是将一篇文章列入一个类群中，但一般它同时也为我们提供了非常有用的语义关系。基本上分类表示“是内容的一种”的关系，有时这个关系还可以更精确。

分类本身也是文章，而且往往是中心文章。分类/亚类提供的信息可以非常有效地建立语义关系。（我也曾建议放弃文章和分类之间的区分）。但这要求我们分析一个分类的成员与分类之间的关系。这很象分类刚刚被引入时的“片面分类法”。最重要的是确定以下方面：

• 学科（比如数学、政治学等等）
• 空间分布（地理分类）
• 时间分布（时间分类）
• 分类（是一个）

目前分类与语义混合，因此对语义分析来说比较困难。比如地理分类如[[Category:德国]]不仅包括德国的地名，而且还包括德国人、德国食品、德国历史等等（因此这个分类应该叫做“德国的”）。这可以被描写为可靠性比较小的多重语意关系。其它分类在语意上非常清晰：[[Category:德国人]]只包括人，因此这个与关于人的文章的“是一个”关系是非常可靠的。

比较文章页面上的模板

比较模板是从文章中提取语义结构的另一个重要途径。这个分析不象分析自然语言那么复杂，而只是简单地进行比较和从中吸取一些信息。一个非常好的例子是人物生死时间和地点。

其它类似的例子是城市或生物分类的模板，这些模板提供非常可靠的语义关系。世纪上城市模板的存在就已经非常可靠地说明该文章是关于一个城市的，该概念与城市之间的语义关系是“是一个”的关系。

链接之间的分析

我们也可以分析链接的位置：比如两个链到同一文章的文章可以被看作是邻居。假如两篇文章同时链到同一组其它文章，那么它们之间的邻居关系就更紧密了。由此我们可以分析两篇文章之间的邻居的相似性来计算它们之间的相似性。

这可以被用来建立文章群，这样的文章群现实内容群或分类。我们可以以此帮助分类：假如一个文章群的大多数文章属于一个分类的话，那么其它文章也可能属于这个分类（或其子分类）。

推导

使用收集的信息我们可以推导出新的关系来。尤其是有些关系是传递关系，而另一些则是其它关系。这样我们可以获得一些没有明确地注入的维基百科中文章关系之间的知识。但是由于这些关系不很肯定，我们在确定其可靠性时要非常小心。

应用

这里建议的分析结果是一大组“概念”和它们之间的关系。概念也可以有特性（比如人的出生和逝世日等等）。提取出来的关系有词义关系（翻译、同义等等）、基本语义关系（是一个，是一部分等等）和高级语义关系（是出生地、是作者等等）。

词义关系对词典如维基词典来说可能有用。它甚至可以用来自动产生（或建议）条目。语义关系可以被加入已存的本体系统和语义词典（比如WordNet、OpenCyc和Wortschatz），这些语意词典专门处理这些关系。本体论系统常永在人工智能软件中，比如自动分析文章和确定内容、机器翻译或专家系统。

对维基媒体项目来说这个结果可以帮助建立（半）自动协助组织内容的工具，比如按文章内容建议分类。分析发现的翻译关系可以用来进行多语言寻找或自动翻译分类名称。后者已经被建议通过最终维基词典来管理，最终维基词典是一个储存这些关系的好地方。

展望

模版好

从使用程序分析的观点来说模版是一个好东西：在文字中它们很容易被识别，往往表达文章内容的重要特性：比如假如一篇文章中含有城市模版，那么这篇文章是关于一座城市的。更好的是：模版的系数往往可以直接被理解为文章所描写的概念的特性——一个好的例子是德语维基中的“Personendaten”模版（人物数据）。

分类弱

目前的分类实际上表达了多种不同的关系，这不但使得自动分析很困难，即使对人工分析来说也会产生混乱。一个典型的争论是“教科书”因该只包括书呢，还是也应该包括教科书的作者。经常使用分类来表达的关系有:是一个、是一部分、是一组成部分、亚分类。但其它关系也很常见，比如将音乐家按音乐风格分类。

分类的另一个问题是它迫使我们为同一个概念建立两个不同的物件：一篇“文章”和一个“分类页”。这导致了标志一个完全没有必要的分类的“主”文章：假如一个分类中的文章直接链接到“主”文章的话这个关系要清晰得多。这样“分类”就成为了一个纯粹的逻辑概念了。

在最佳状态下可以用不同的方式“确定”一篇文章，即文章之间可以有多重不同的关系，如上所述：是一个，是部分等等。

对语义关系的支持

使用上面建议的对语义关系的支持可以解决不少目前的分类系统对用户造成的困难。它还可以为自动信息分析提供另一个有价值的信息来源。通过自动建议的帮助这样的支持可以帮助使维基百科结构化。我们可以使用类似分类的句法来定义语义关系，比如：[[是:城市]]、[[在:德国]]等。可能的关系的数目应该可以象命名空间一样被调整。

从长远观点来看我们应该建立像建立新的文章一样定义新的关系的能力。也许我们会需要定义关系的关系，比如[[是:书]]和[[是:人]]不可能同时存在于两篇文章之间。而[[是:高兴]]则毫无意义。这意味着我们将要建立一个维基式的本体论系统。

机器可读的维基：RDF等等

RDF是用来表达物件关系的有力的标准。在一个非常简单的关系模型基础上它定义特性、集、分类等级等等。它往往用在授权、作者、文献、数据等元数据中，这些对维基百科来说也是非常好的主意。此外它还可以用来表达分类列表、回链接等等。

对于自动分析来说RDF有两个用途：作为显示结果的方式，和更重要地，作为容易分析的数据源。尤其是假如我们只想分析个别文章或分类，而不想分析整个数据库时这非常重要。RDF作为产生的各种列表的输出格式也有利于机器人的发展——比如这样可以很好地建立一篇文章的所有贡献者的列表，今天这个工作很困难。

结论

我们可以总结说尽管我们没有分析实际上的自然语言，从维基百科吸取文章之间的语意关系是相当简单的。同时我们还可以提取许多词典信息如同义词、翻译、注释等等。

但是语义结构仅限于比较少数种类的关系。要获得更细致的数据我们可以使用现存的本体论数据。一般来说，分析产生的数据本身就已经非常有趣，但通过与现存的语义数据库如Cyc、WordNet或Wordschatz的联合可以产生最佳结果。

我们获得的数据也可以用来帮助使现存的维基百科结构化和提供更好的多语言链接的支持。

举例

群（低地德语维基）

这里是分析低地德语维基后获得的一些简单的群的结果。低地德语维基约有2000篇文章和170000个链接。尤其地理文章的分析结果非常好，因为在低地德语维基里地理文章比较丰富。有一个群非常大，这说明分析的算法和关键值还需要受到调整。

• Anguilla | Aruba
• Grootbritannien_un_Noordirland | Powys | Grootbritannien
• Kööm | Beer
• 1894 | 1945
• Mars | Sünn | Maand
• Protozoa | Protisten
• Zabrze | Chorzów
• Westerwolds | Twentsch | Noord-Veluws
• Argentinien | Brasilien | Bolivien | Venezuela | Ecuador | Paraguay | Lima
• Chile | Peru | Surinam | Kolumbien | Uruguay | Guyana
• Blinker | Kieker_(Reekner)
• Tallinn | Viljandi
• Ravenna | Theoderich_de_Grote | Theoderich
• Kuba | Haiti | Jamaika | Antigua_un_Barbuda | Grenada | Dominica | Dominikaansche_Republiek | St._Lucia | St._Kitts_un_Nevis | Karibik
• Bahamas | Barbados | Trinidad_un_Tobago | St._Vincent_un_de_Grenadinen
• Afghanistan | Irak | New_York | Bagdad | Terrorismus | Jordanien | Kuwait | Katar | Jemen | Kirgisien | Thailand | Saudi-Arabien
• Libanon | Bhutan | Syrien | Süüdkorea
• Malaysia | Indonesien | Myanmar | Tadschikistan
• Kambodscha | Laos | Vietnam
• Afrika | Antarktis | Algerien | Ägypten | Libyen | Tunesien | Marokko | Angola | Botswana | Sambia | Somalia | Tansania | Mosambik | Sudan | Malawi | Ghana | Gambia_(Land) | Äthiopien | Elfenbeenküst | Sierra_Leone | Süüdafrika_(Land) | Saint_Helena
• 773 | 772 | 776
• Namibia | Liberia | Mauritius | Simbabwe | Kap_Verde | Guinea-Bissau | Swasiland
• Atom | Anion | Anorganisch_Chemie | Blood | Base | Chemie | Chemische_Reaktschoon | Chemisch_Formel | Chemisch_Verbinnung | Chemische_Grundbegrepen | Elektrolyse | Energie | Elektron | Gaumookerphysik | Ion | Ioniseern | Iesen | Kation | Kohlensüür | Kohlenstoff | Molekül | Metall | Mineralogie | Noorddüütsche_Affinerie | NaCl | Natronlaug | Suerstoff | Solt | Swevel | Sülver | Süür | Theoter | Water | Waterchemie | Waterstoff | Tinn | Swefelsüür | Elektronik | Kiel_(Schipp) | Kopper | Kristallwater | Koppersulfaat | Proton
• Maandag | Dingsdag | Dunnersdag
• Freekark | Liste_vun_de_Freekarken_in_Düütschland
• Lyrik | Literatur
• Mali | Niger | Nigeria | Madagaskar | Guinea | Burkina_Faso | Tschad | Dschibuti | Zentraalafrikaansche_Republiek | Demokraatsche_Republiek_Kongo | Nairobi
• Chemisch_Element | Chemisch_Stoff | Nichtmetalle | Periodensysteem | Sott
• Kanada | Terror | USA | Belize | Mexiko | Honduras | Panama | Nicaragua | Guatemala | Costa_Rica | El_Salvador | Jazz | Blues | Charlie_Parker
• Botanik | Eukaryota | Zoologie | Beest | Archaeen | Bakterien | Anatomie
• Australien | Nauru | Kiribati | Niegseeland | Palau | Vanuatu | Tuvalu | Tonga | Samoa | Fidschi | Marshallinseln | Oosttimor | Papua-Niegguinea | Salomonen | Mikronesien | Ozeanien
• Rumäänsch | Istrorumäänsch | Dakorumäänsch
• Albanien | Andorra | Adam_vun_Bremen | Amerika | Asien | Anatolien | Ankara | Athen | Araabsche_Spraak | Atlantik | Belgien | Bosnien-Herzegowina | Bulgarien | Berlin | Barg | Baden-Württemberg | Bayern | Bewick | Billers | Baltikum | Preßburg | Christoph_Kolumbus | Düütschland | Däänmark | Düütsche_Spraak | Danzig | Däänsche_Spraak | Europa | Etymologie | Estland | Eerdeel | Eider | Eurasien | Finnland | Frankriek | Flüsse | Franzosentiet | Geographie | Grekenland | Gröönland | Grunneng | Groningen | Grunnengs | Gallien | Gaius_Julius_Caesar | Griepswohld | Hööftsiet | Hööftstadt | Hansetiet | Hessen | Hannober | Hanse | Hinnerk_De_Leuw | Ilv | Ingelsch | Italien | Irland | Island | Iesenbahn | Insel | Kark | Königriek | Klenner | Kroatien | Kiel_(Stadt) | Königsbarg | Klaipeda | Kirow_(Stadt) | Latiensche_Spraak | Lettland | Litauen | Luxemburg | Liechtensteen | London | Ljouwert | Lübeck | Labskaus | Monarkie | Middelöller | Mekelnborg-Vörpommern | Makedonien_(Land) | Malta | 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Hattingen | Swelm | Gevelsberg | Jesus_Christus | Ventspils | Smolensk | Nedderdüütsch | Rheine | Naugard | Provence | Frohnhausen | Gereformeerde_Kerken | Kornelius_Wiebe | Neuapostolische_Kirche | Pskow | Belosersk | Ruihen | Havelberg | Werl | Tangermünde | Demmin | Stendal | Werben | Osterburg | Lippstadt | Dollar | Euro | Masowier | Balve | Neuenrade | Holsterhausen | August_Hinrichs | Theodorianum | Poitevin-saintongeais | Hoochdüütsch | Warburg | Płock | Serbokroatsch | Spraken_in_Frankriek | Dülmen | Arnsberg | Altena | Penthouse | Coesfeld | Werner_Heisenberg | Nikolaus_Kopernikus | Peckelsheim | Städer_in_Polen | Bydgoszcz | Kielce | Gdynia | Oppeln | Blankenstein_(Hattingen) | Kattowitz | Astuursch | Bielsko-Biała | Sosnowiec | Dąbrowa_Górnicza | Langues_d'oïl | Picardsch | Lorrain | Franc-comtois | Walloonsch | Bourguignon | Champenois | Gaiseke | Nedderfranksch | Mandarin | Spaansche_Spraak | Limburgisch-Bergisch | Lüdenscheid | Buddhismus | Hindi-Urdu | Bredeney | Menden 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