基于家电领域本体的语义检索原型研究

本文在已建立的家电领域本体的基础上,提出一种面向家电领域的语义检索模型,该模型一改传统检索方法中机械式字符匹配的弊端,支持基于本体的语义理解.利用SVM分类器、自然语言处理、语义标注等技术,在对查询条件预处理以及资源语义标注的基础上,对标注资源库进行检索,提高了查准率和查全率。     

基于领域本体的文本信息语义检索研究

本文在构建军用飞机领域本体的基础上，尝试基于领域本体的文本信息语义检索研究。重点探讨了基于领域本体的文本信息标注以及查询扩展方法以及知识片段的提取思想，实现了基于语义的文本信息资源的检索功能。     

唐卡领域本体研究与构建

分析并构建唐卡领域本体,以实现基于语义的唐卡图像标注与检索.在唐卡领域专家的指导下分析唐卡的分类体系,给出唐卡本体相关的定义和公理,定义了相关概念、对象、属性、实例及约束条件,并基于Protégé构建了唐卡领域本体.最后对其进行一致性分析,实现了基于语义的唐卡知识库查询,进一步验证了所构建唐卡领域本体的合理性.     

基于本体的服装领域语义web检索方法

针对服装电子商务领域用户的语义查询需求,依据国内外相关标准,建立了服装分类本体模型.在此基础上给出了语义web检索系统框架,设计并实现了查询信息的语义检索,包括同义词检索、实例查询、细化查询、联想查询、智能推理等功能.实验表明,基于本体的语义检索系统具有较好的查全率和查准率,实现智能查询.     

基于本体的信息检索系统模型

针对基于关键字的传统查询方法存在的不足,提出一种面向语义查询的信息检索模型.该模型将信息检索方法与语义Web技术相结合,通过基于本体的知识库实现用户对文档库的语义查询;同时,综合考虑语义检索和关键字检索两种情况,提出一种相似度计算方法,有效地满足了用户对Web信息资源的要求,并为以后的语义检索研究奠定了理论基础.     

基于本体的教育资源语义检索系统研究

为提高信息检索的准确率和全面性, 在对语义检索技术和领域本体的构建进行充分研究的基础上, 在网络教育资源的检索工作中应用了本体语义的概念, 提出对用户输入的查询条件进行基于本体的查询扩展算法,设计实现了使用Lucene 对扩展后的查询条件进行检索的语义检索模型。实验结果表明, 该检索模型的综合查全率为81郾5%, 综合查准率为83郾1%, 这两项指标均优于传统的关键字检索方法。     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1.….K wk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足.     

面向证券领域的本体建模及资源检索框架

为了提高专业领域内信息检索的查准率，使检索结果在语义层面能够重新进行排序以去除非相关条目，利用语义Web中的本体技术和本体标准描述语言OWL建立了证券领域本体，并且基于证券领域本体提出了面向专业领域的信息资源检索系统IRS—SA，该系统有助于机构或者个人投资者获得及时有效的证券信息．系统接受输入检索关键词从而利用查询转化器自动构造或扩展用户查询，将自然语言查询转化为系统内部的格式后，使检索获得的结果按照本体中定义的概念及关系进行语义再排序，并将最后所得结果返回给用户，提高了文档语义相关性程度．     

一种基于农业领域本体的语义检索模型

基于农业领域本体和词汇,给出一个针对农业领域的语义检索改进模型.该模型接受用户自然语言输入,通过计算词语与本体知识之间的相关度和相似度,来实现词汇到知识的映射.针对农业领域本体特点,给出相应的语义扩展规则,把检索结果从本体知识扩展到与之相关的资源文档,并对检索结果进行排序.     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.