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基于本体的语义检索技术研究与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
姜华 《现代图书情报技术》2008,3(4):39-43
在本体基础上通过语义相似度和相关度的计算,利用语义推理将描述的隐含语义显式化,以充分挖掘出与检索内容相关的信息,实现相关信息的语义融合,提高查准率和查全率。研究基于本体的语义相似度和相关度的计算方法,并通过该语义检索方法的实现,证明该方法在语义检索系统开发中的可行性。 相似文献
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在甲骨文信息化研究中,基于关键词匹配的检索方式在查全率和查准率两个方面均不理想。领域本体作为共享概率化的明确的形式化规范说明,既可以将检索范围限定在特定领域,也可以通过概念间的关系寻找与关键字相关联的潜在信息,从而有效弥补关键词匹配方式的缺陷。在构建甲骨文文献本体的基础上,建立了一个基于领域本体的甲骨文文献语义检索模型,通过查询分析模块对查询条件进行分析,将检索关键词进行语义扩展,从而得到新的检索条件,再通过检索分析模块与本体库映射进行语义推理,从而提高检索的准确率和查全率。 相似文献
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国家知识产权局CNIPR等著名专利检索系统仍是基于关键词的传统检索方式,会漏掉很多重要的相关专利数据。为提高专利信息的利用率,文章提出一种基于专利本体的语义检索模型,并采用Java语言编程实现,最后设计实验测试其检索效果。实验结果表明本研究能根据专利本体库中已经存在的知识和人为定义的规则,推导出库中原来没有的新的隐含知识,有效提高了相关信息的查全率和查准率。 相似文献
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经典向量空间模型中关键词相互独立的基本假设,造成了检索性能的限制.针对这一问题,本文介绍并分析了国内外学者对经典向量空间模型提出的改进研究.针对其研究的不足,通过分析经典向量空间模型的特点,构建领域本体以建立向量空间模型中关键词之间的语义联系,通过计算关键词之间的语义相似度,提出语义增量的概念,对关键词之间的语义联系进行量化分析.结合语义增量,对TF-IDF算法进行了改进,提出了STF-IDF算法,据此建立了语义向量空间模型,以期待提高经典向量空间模型在语义检索方面的性能.最后用实例验证了该模型在查全率和查准率方面均要优于原模型. 相似文献
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为了提高文本挖掘的深度和精度,研究并提出了一种基于领域本体的语义文本挖掘模型.该模型利用语义角色标注进行语义分析,获取概念和概念间的语义关系,提高文本表示的准确度;针对传统的知识挖掘算法不能有效挖掘语义元数据库,设计了一种基于语义的模式挖掘算法挖掘文本深层的语义模式.实验结果表明,该模型能够挖掘文本数据库中的深层语义知识,获取的模式具有很强的潜在应用价值,设计的算法具有很强的适应性和可扩展性. 相似文献
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基于本体论的知识检索研究 总被引:7,自引:2,他引:7
对目前Web检索中存在的问题进行分析,提出一种基于本体论的知识检索方法,该方法可以弥补基于关键词机械匹配的检索机制的不足,改善Web检索的性能,增强Web检索的语义性和知识性。 相似文献
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基于本体的期刊论文检索系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统期刊论文检索无语义扩展查询的问题,文章中将本体引入期刊论文进行检索。选择Protégé本体编辑工具构建领域本体,通过Jena进行语义推理,基于Java编程语言实现了智能化的期刊论文检索系统,并对该系统的开发思路和关键技术进行了说明,最后演示了系统运行的结果。 相似文献
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针对常用信息检索模型存在的两大不足——检索提问与内容表达上的语义缺失与结果返回形式上的单文档局限,提出相应的解决方案,在此基础上进一步提出基于本体的族式返回检索模型,并就该模型中的部分关键问题,如族式返回、查询与文档表示以及语义匹配等进行讨论。 相似文献
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