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在阐述本体的概念及传统的本体创建方法不足的基础上,结合文誉挖掘的相关概念及挖掘方法,提出了一种基于可视化文本挖掘本体构建的方法。并以实例证明该方法的可行性。由挖掘信息来部分替代传统的领域专家的作用,使誉体的建立更加智能化,减少了可能由主观因素和人为失误所带来的不良后果。 相似文献
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语义词典在语言学和自然语言处理研究中占有相当关键的位置.语义词典的构造,通常有两类做法.一类是基于语言学家的主观判断,另一类则是基于机器的自动聚类.后者是本文所要研究的主题.本文基于大规模的语料库,利用自组织映射神经网络(SOM)对词典进行无监督的自动构造.首先从语料库中抽取待聚类词的上下文窗口中的词,并利用信息增益(Information Gain)对特征词进行选择,然后借鉴信息检索模型中的TFIDF计算特征向量中每一个特征的特征权重,最后将构造好的待聚类词的特征向量作为SOM的输入,经过网络的迭代计算将不同类别的词映射在SOM输出网格的不同结点. 相似文献
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互操作是数字图书馆研究的核心问题之一,其根本目的是提供一种分散、异构、海量的信息整合机制,以有效操作大规模分布式数字信息,实现跨库统一检索.文章首先介绍了数字图书馆互操作问题和本体论技术,然后阐述了基于通用本体的元数据互操作机制,最后提出了基于本体论的数字图书馆互操作机制. 相似文献
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