1、開放域知識網(wǎng)絡(luò)為人們提供了數(shù)量豐富、結(jié)構(gòu)互聯(lián)、利于查詢的知識基礎(chǔ)，其正逐漸成為支撐智能信息時(shí)代發(fā)展的重要基礎(chǔ)。人們可以通過大規(guī)模知識實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的語義解析和理解，也將成為語義分析領(lǐng)域全新途徑之一。然而，開放域知識網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)含的海量知識以及大規(guī)模、復(fù)雜化的知識鏈接關(guān)系，導(dǎo)致從海量知識中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)語義分析存在諸多瓶頸問題。
　　目前，語義分析領(lǐng)域的研究取得較大進(jìn)展，已有多種性能優(yōu)良的語義關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法。但是，仍然存在以下難題：首先結(jié)構(gòu)良好

2、的知識網(wǎng)絡(luò)無法得到有效組織，知識之間雜亂冗余的關(guān)聯(lián)關(guān)系為精確的語義分析帶來了很大的困難；其次，如何從大規(guī)模知識網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)高強(qiáng)度語義關(guān)聯(lián)線索發(fā)現(xiàn)，必須得到解決；最后，如何從高關(guān)聯(lián)語義線索中挖掘特定線索發(fā)現(xiàn)，尚未得到充分考慮。
　　本文的主要工作包括：1）本文首先簡要分析了開放域知識網(wǎng)絡(luò)、語義詞典、語料庫等背景知識庫的特性，從知識覆蓋度、未來發(fā)展等角度剖析開放域知識網(wǎng)絡(luò)相較語義詞典、大規(guī)模語料庫等傳統(tǒng)背景知識庫在語義分析應(yīng)用上的優(yōu)勢，

3、為概念網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建作準(zhǔn)備；2)以此為依據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)名為概念網(wǎng)絡(luò)的帶權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，根據(jù)知識網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息和文本數(shù)據(jù)來確定其上邊的權(quán)值；3)針對事物間關(guān)聯(lián)形式挖掘手段缺乏的問題，提出吸收蟻群算法的信息素策略，在概念網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行隨機(jī)游走，通過對收斂狀態(tài)下的信息素分布信息進(jìn)行分析，完成語義關(guān)聯(lián)度的計(jì)算，同時(shí)實(shí)現(xiàn)語義線索發(fā)現(xiàn)的方法（Pheromone and Random Walk Based Semantic Analysis）。
　　實(shí)