（64位）本体学习程序（ontoEnrich）系统使用说明文档
系统运行：文件夹system下，可执行文件ontoEnrichment
概念学习
--------------------------------------------------------1、简单概念学习
语料库配置文件：corpusDir(可自行配置，第一行为领域语料文件所在目录，其他为背景语料文件所在目录，每个目录占一行)
------------程序执行：
请输入语料库配置文件（第一行为领域语料）：./corpusDir
请输入经过分词预处理的领域文档存放目录：./语料/domainSegment
请输入输出文件名：./shuchu/simple_concept
请输入简单概念筛选阈值（默认x=0.5，y=1.0）,如果未输入则选择默认值:
0.5
1.0
--------程序执行结果：./shuchu/simple_concept
-------------------------------------------------------2、复合概念学习
------------程序执行：
请输入构成复合概念词根文件：./Data/root.txt （可以包含多个，每个词一行）
请输入构成复合概念模板文件(按R学习模板文件)：./Data/rule （复合概念词性构成规则）
若要重新学习复合概念规则
规则获取文件：./Data/ruleTrainData.txt (每行为一个记录，其格式为：句子 该句中包含的复合概念)
请输入领域文档集合所在目录名：./语料/domainWeapon
是否进行复合概念词频统计进行筛选（Y/N）:Y
是否进行上下文依赖筛选（Y/N）：Y
请输入上下文依赖筛选阈值(未输入则使用默认值0.5):0.5
通过上下文依赖筛选的复合概念存储在（输入文件名）：./shuchu/compoundConcept.txt
--------程序执行结果：
终端输出的结果：【复合概念 上下文依赖值/复合概念在领域文档中出现的频率】
./shuchu/compoundConcept.txt 文件中的内容：【与终端输出的结果差别是：“上下文依赖值/复合概念在领域文档中出现的频率”的值大于上下文依赖筛选阈值才存入输出文件中】
关系学习
1、使用维基百科信息盒进行关系学习
2、使用维基百科分类名进行关系学习
3、使用维基百科链接进行关系学习
4、使用广义后缀树识别概念分类关系
5、使用层次聚类学习概念间分类关系
6、模板匹配法学习特定概念间关系(方法一)
7、模板匹配法学习特定概念间关系（方法二）
1、前提：并不是wiki文件里面所有的概念都有其对应的infobox这一条目，故不是输入任何概念都可以得到信息盒抽取的概念间的关系
拥有infobox这一条目的所有概念：./wikiData/infoboxWords.txt ，一个概念一行
----------------程序运行
***********************************************
****维基百科信息盒（infobox）抽取概念间关系****
***********************************************
请输入概念名：航空器
arg1 : ./wikiData/zhwiki-latest-pages-articles.xml
arg2 : ./wikiData/outputConceptPage
total concepts : 1
./scripts/extract_wiki_page.sh ./wikiData/zhwiki-latest-pages-articles.xml ./wikiData/outputConceptPage 航空器
lines : 157
4 of 157 in Infobox.
attributes size :2
航空器 包含如下关系三元组：
SuperClass : aircraft begin
ISA : aircraft begin
caption : 空客A380
caption : 空客A380，人类目前最大的民用固定翼航空器。
image : Image:Airbus A380 blue sky.jpg
name : 航空器
infobox关系抽取完成！
是否继续（Y/N）？
-------------------程序运行结果：
航空器 ISA aircraft
航空器 ISA begin
航空器 caption 空客A380
2、前提：并不是wiki文件里面所有的概念都有其对应的“分类名”这一条目，故不是输入任何概念都可以得到概念关系三元组
拥有“分类名”这一条目的所有概念：./wikiData/categoryWord.txt ，一个概念一行
----------------------程序运行：
请输入待扩展的概念名：航空器
请输入结果存储文件名：./shuchu/test
是否继续（Y/N）？
-------------------程序运行结果：./shuchu/test中的结果：
3、 程序运行前预处理：
运行./wikiData/wikiGraph程序【该程序是对wiki的 xml文件进行预处理，得到维基百科连接图文件】，改程序的输入是：./wikiData/wikiNet.txt【wiki百科文件中每个概念的链接关 系】和./wikiData/wikiNetRedict.txt【wiki百科文件中概念的重定向关系】两个文件，最终输出wikiNetGraph文 件（名字可以任意自定）【得到的维基百科连接图文件】，该输出文件作为“维基百科链接抽取相关概念”的相关输入之一。
------------------------程序运行：
*******************************
****维基百科链接抽取相关概念****
*******************************
请输入维基百科重定向文件,维基百科链接图文件(input 0 to get default config):
> 0 #或者手动输入: ./wikiData/wikiNetRedirect.txt ./wikiData/wikiNetGraph （包含两行记录）
title and redirects loading ...
Wiki TitleRedirect file opened!
213366 basic titles loaded.
211572 redirect relationship loaded.
2505 redirect_failed inputs.
TitleRedirects file completed 100%
empty wikiGraph created!
begin to read wikiGraph from ./wikiData/wikinetGraph
open wikiGraph success.
ready to deal with 213366 elems wikiGraph
finish dealing with 213366 elems wikiGraph
open (../system/wordVector/)conceptWikiFile Waiting for writing...
#根据用户输入的概念，程序最终运行得到的概念相关概念向量的结果以追加的方式写入到文件 ./wordVector/conceptWikiFile中
wiKnows (q to quit) > 航空器
------------------------------------程序运行结果
终端输出的中间结果:与概念“航空器”相关的所有概念以及相关程度，该值是一个大于0小于1的值，且一般都远小于1
./wordVector/conceptWikiFile文件中追加的结果：从所有相关概念中选择相关度最高的前50个得到的结果
4、 *********************************
****广义后缀树构建概念间层次结构****
**********************************
请输入领域概念文件：./Data/concept（待建立层次关系的概念集合，该文件中每行数据为一个领域概念，此处的输入可以是复合概念学习的输出）
请输入存储文件名：./shuchu/test
press any key to continue！
------------------------------程序运行结果
./shuchu/test中的内容：
5、输入：./wordVector/conceptKeyFile(从自然文本中得到的概念集合的上下文词向量) ./wordVector/conceptWikiFile （通过
模块2从维基百科链接图得到的概念相关概念向量，其具体格式见相应的文件）
-----程序运行时，实际是没有输入选项的
6、训练文件： ./6/train
模板个数：根据训练文件可以自己调整
测试文件：./Data/test(格式跟训练文件一样)
7、训练文件: ./7/train
测试文件：./7/test
---------------程序运行结果
