一种地理信息检索的定性模型

提出一种定性地理信息检索方法, 用于地理信息的定性表达、语义匹配、推理和结果排序, 可以避免目前定量地理信息检索中语义信息丢失问题。采用命题逻辑方法综合表达查询和文档中的主题信息和地理语义信息, 将文档与查询的相关性度量分为主题相似度和地理相似度。前者通过命题关键词间加权本体距离获得。后者可进一步分为概念相似度和位置相似度, 分别基于地理本体和空间语义度量。由于信息的表达形式为命题和信息单元, 采用证据理论和模糊逻辑对上述子相关性度量进行统一建模。所提方法可以基于语义检索网页中的定性地理信息, 并对相关文档进行排序。这种检索和排序方法符合人类空间认知, 因此可以有效提高地理信息检索的效率。     

结合本体的贝叶斯网络信息检索模型的研究与实现

针对信息检索模型检索性能的问题,将本体及本体语义相似度度量方法运用于基于贝叶斯网络的信息检索模型中,通过利用领域本体表达信息的规范性及本体语义推理的准确性对查询需求进行扩展,提高查询的性能。给出了信息检索模型和概念语义相似度计算及查询检索方法与过程,实验证明该方法在一定程度上能够提高检索系统的性能。     

基于语义Web的智能信息检索模型

针对传统基于关键字的信息检索系统查全率和查准率都不高的缺点,提出了一种基于语义Web的智能信息检索模型,此模型在语义Web的环境下,利用本体技术,将最初的检索词通过查询扩展模块得到更完善的检索词集,然后利用扩展的检索词集进行检索。将基于关键字匹配的信息检索系统提升为基于本体知识库扩展查询的智能检索系统,从而提高了查全率与查准率,满足了人们对信息检索系统的要求。最后给出了模型的一种实施方案。     

一种基于语义Web的信息检索模型研究

提出一种基于语义Web的信息检索模型,它能够实现准确高效的网络信息检索,克服传统信息检索的局限。介绍了语义Web、本体以及Lucene全文检索技术,详细阐述该模型的六大模块,其中在本体基础之上充分利用Jena查询和推理技术进行查询扩展,以及Lucene技术来建立索引和检索,改进排序算法使得返回结果更加满足用户需求。     

一种基于语义网的数字图书馆智能检索模型

提出基于语义网技术的数字图书馆智能检索模型, 该模型以数字图书馆领域本体为基础, 采用双层本体结构, 通过本体映射和本体推理等技术实现了分布式和异质的数字图书馆的智能检索功能. 该模型可以实现数字图书馆语义级的资源共享和智能化的信息检索, 具有较高的查准率和良好的可伸缩性. 该模型提供了一种建设知识化和智能化数字图书馆的方法.     

基于地名本体的加权语义相关度算法研究

针对现有地理数据空间检索方法以简单字面匹配为核心、缺乏推理能力等问题,根据地理信息科学中的空间拓扑理论,提出一种基于地名本体的加权相关度算法.该算法考虑到不同的空间拓扑关系在语义检索应用中的重要程度不同,从而赋予地理空间本体关系不同的权值,并体现了其与语义距离的反比关系.通过地名本体实例验证,表明经加权后的语义相关度算法在语义检索应用中可以达到更好的检索效果.     

面向语义的课程知识本体的构建

相对于目前常用的基于关键词字面匹配的检索方法,语义网的信息组织作为一种全新的信息组织方法和理念,为网络信息组织带来了新的变革。本体是语义网信息组织的核心,本体及其推理能力代表了现代信息组织,特别是网络信息组织的发展趋势,它不仅有利于信息的形式化描述,而且依据本体这种信息组织方法而建立的检索系统,更能满足用户进行语义检索特别是智能检索的需要。面向语义的课程知识的检索以语义理解为基础,在很大程度上揭示了信息语义的扩展性,加大了对知识的处理和理解能力。基于本体的语义信息检索在构建领域知识本体结构的基础上,通过对领域本体资源的语义信息的获取,来理解用户的检索需求,语义描述检索语句和文档的资源,从而实现信息检索。因此,如何构建课程知识本体成为现阶段教育变革的热点话题。本论述以谭浩强所著《C程序设计(第三版)》课本为基础,以创建该门课程的本体模型为例,讲述面向语义的课程知识本体的构建。     

基于Ontology数字图书馆信息检索模型研究

数字图书馆的核心任务之一就是提供良好的信息检索系统,而传统的信息检索技术以关键字匹配为主,缺乏语义推理能力,对用户的查询请求没有提供语义指导,因此造成信息的误检、漏检.本文将Ontology用于数字图书馆信息检索,首先分析了数字图书馆特点和需求,接着提出了基于 Ontology 数字图书馆信息检索模型、体系结构,深入研究了关键技术,最后对研究进行了验证.     

基于NMF的潜在语义模型在文本检索中的应用

提出基于NMF潜在语义模型的中文文本信息检索方法。此方法利用NMF提取潜在语义,然后将文本表示成潜在语义的组合,并通过反馈得到的同义词、多义词进行查询扩展,提高检索查准率和查全率,从而解决了简单匹配方法中词的同义与多义带来的问题。与基于SVD潜在语义模型的中文文本信息检索方法相比,NMF方法具有查准率和查全率高、存储开销少、计算速度快、可解释性强等特点。     

本体及其在智能信息检索系统中的应用

当前是一个信息资源爆炸性增长的时代,因而信息检索也就显得更为重要,然而基于字符串匹配的检索技术仅仅是语法层面的,通常不能满足用户的需要;语义web的提出和发展为实现基于语义的检索开辟了一条新的思路,把本体应用于信息检索中,设计并实现了一个智能药品信息检索系统.     

管网材料腐蚀信息语义检索系统的设计与实现

传统的基于关键词的信息检索不能理解用户的需要,仅仅对关键词进行简单的匹配,其结果往往包含大量与用户实际需要毫不相干的信息,同时却丢失用户实际需要的信息,使得检索的效率很低.基于本体的语义检索技术的出现,弥补了基于关键词检索的不足,成为目前构建信息检索系统的应用热点.本文主要针对燃气管网的材料腐蚀信息,设计一个基于GIS(Geography Information System)的管网材料腐蚀信息语义检索系统,使用户检索管网空间数据和腐蚀数据时为其提供相关数据的语义信息,同时也使得检索结果更加符合用户需求.     

基于多视角对称非负矩阵分解的跨模态信息检索方法

针对跨模态信息检索的策略和核心问题,从提升检索性能的角度,分析了多视角对称非负矩阵分解方法用于跨模态检索的优势,提出了一种新的基于对称非负矩阵分解的跨模态检索框架。首先在Wikipedia、Pascal公开数据集上习得一致的子空间表示;然后基于该子空间,设计了一种实时样本在子空间中的投影方法。与典型相关分析、语义匹配和偏最小二乘回归相比,在MAP和PR曲线这2个指标上,本文所提出的方法具有最优的性能表现,表明了该方法应用于跨模态信息检索任务中的潜力。     

精细拓扑结构表示与深度特征融合在多目标图像检索中的应用

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能.首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的拓扑描述性能,还提供了两种拓扑不变量的推理算法,使得拓扑不变量可以由表示模型直接推导而不需要繁复的几何计算;其次,基于精细拓扑结构表示模型,提出了有效的拓扑结构相似性度量方法,为空间关系特征表达奠定了基础;最后,进一步结合卷积神经网络,提出融合复杂空间关系特征与深度特征的多目标图像检索方法.实验结果表明,所提出的拓扑结构表示模型在空间查询中具有良好的性能;所提出的图像检索框架取得优于现有方法的精度,并能够有效地结合手工特征与深度特征各自的优势,为提升深度学习方法的可解释性创造了有利条件.     

基于Language Model的地理信息检索模型(英文)

区别于传统的信息检索,地理信息检索通过一个查询范围词来限制用户的兴趣区域.目前的技术一般是把该查询范围词作为一个过滤器,将在该范围之外的文档排除在查询结果外.但是,词在地理空间的频率分布并不是均匀的,因此词在排序结果中的重要性应该随着查询范围的变化而有所改变.为此,提出了一种新的基于语言模型的地理信息查询模型,把查询范围引入到传统的语言模型中.在该模型中,引入了一个local model来描述查询词的地理分布特性.实验结果表明,新的检索模型优于TF-IDF与传统的语言模型.     

融合BabelNet 的多语言智能信息检索模型

传统的跨语言信息检索存在翻译映射准确度低和查询扩展后语义偏离等问题。为此提出结合统计学和 本体论的方法构建多语言信息检索模型,通过使用统计翻译解决翻译映射歧义问题,使用多本体BabelNet 等减 少语义关联度损失。由于本体包含大量概念联系,因此使用本体作为语义层表示设计了语义权重算法,并将其 构建在BM25F 统计信息检索模型上作为用户反馈的排序算法。最后根据建立的模型设计实现了多语言信息检 索原型系统,并用基于爬虫技术获取的数据测试集对模型进行测试,实验结果表明,该模型平均查准率高于传 统的基于机器翻译的信息检索模型。     

结合语义的位置语言模型

针对位置语言模型没有考虑词与词之间语义关系的问题, 提出一种结合语义的位置语言模型。首先采用高斯核函数来度量词与词之间的位置关系; 然后提出一种平滑互信息的技术来度量词与词之间的语义关系, 证明了平滑互信息能够有效解决大量词对之间无法通过互信息来计算转移概率的问题; 还证明了位置语言模型是结合语义位置语言模型的一个特例; 最后将结合语义的位置语言模型应用于信息检索, 得到一个基于该模型的检索模型。实验结果表明, 基于该模型的检索模型在性能方面要优于基于位置语言模型的检索模型。