煤矿本体的语义相似性研究

为了在信息检索中,从语义层面全面理解用户查询意图,提高信息的查全率和查准率,提出了基于本体的语义相似性和相关性计算方法。该算法充分考虑了本体模型结构的特点和本体间语义距离、本体密集度等因素对语义相似性的影响,提高了信息检索性能。以煤炭矿井工程的知识体系为例,建立了本体库模型,并设计了本体库的树状内存数据结构。通过实验仿真计算验证了本体相似性算法的有效性。     

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。     

一种基于WordNet和Corpus Statistics的语义相似性计算方法

提出一种新的基于WordNet和文本集语义参数IC的计算方法,通过综合考虑概念在WordNet中语义信息以及数据集中的概率信息,即概念的自信息,同时利用新的参数考虑概念对在WordNet中的共享信息,设计了一种通用的概念语义相似性计算方法,该方法简化了传统语义相似性算法,并解决了语义相似性计算领域的相关问题,可以应用在信息抽取、信息检索、文档分类及本体学习中.领域通用的数据集RB数据实验结果表明,该方法在计算语义相似度问题上有效。     

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.     

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。     

基于语义技术网络信息检索的研究

提出将Ontology融合到信息检索技术中,实现快速、准确的信息检索.实践证明,建立在语义web基础上的Ontology语义检索技术,比传统的检索提高了检索的准确率,缩小了搜索范围和减少冗余.通过仿真实验表明:基于本体库的语义信息检索效果良好.     

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。     

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,…,Kwk-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。
     

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,…,Kwk*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。     

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.     

基于本体的数字图书馆知识组织研究

20世纪80年代末以来,在人工智能和知识工程等新兴领域里,本体逐渐被广泛应用,也引起了图书情报界的极大关注。数字图书馆知识组织构建模式研究在基于本体的前提下为知识组织在语义层面上拓展了一个崭新的领域,为实现信息服务的语义化和智能化奠定了基础。本文介绍并阐述了本体的形式化模型以及本体的具体功能、概念、特点,同时分析了本体作为一种能在知识层次和语义上描述概念体系的相关工具在进行数字图书馆知识组织中的不足,并提出了基于本体的知识组织模式及流程。     

基于本体的语义网在数字图书馆中的应用

介绍了本体和语义网,提出了基于本体的语义网在数字图书馆中的一个应用模型——自动文本分类器。     

基于自建模糊本体的智能信息检索研究

提出一种基于本体的信息检索模型,该模型将信息检索系统与从搜索的数据信息自动构建的本体相结合.使用在本模型中的本体有一般语义本体、领域知识和自动生成、构建的模糊概念层.主要研究基于本体的信息检索模型.描述处理过程及检索机制,并采用TREC的评价方法评估该模型,讨论应用不同类型本体的检索效果和影响.实验结果表明,提出的信息检索模型具有较好的检索效果.     

基于本体的XML数据集成及映射关系的研究

文章在集成异构分布式XML数据源时,提出一种基于本体的数据模型来描述XML数据的语义信息,以实现带有一定逻辑推理功能的智能查询。即通过一系列映射规则将XPath的局部路径与本体中的概念及角色关联起来,将用户查询重写为基于XML的XPath查询,本系统的目标是使用户可对Web上各XML数据源进行基于本体的查询。     

基于本体的图书检索系统的研究

针对传统图书检索系统只是基于关键字的检索,无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,并设计了语义扩展算法和相似度算法,实现语义分析、语义扩展和相似度计算等功能,建立基于本体的图书信息检索的系统模型．结果表明,该系统能够在一定程度上增强检索系统的语义处理能力,改善传统检索系统的漏检、无效检索和检索结果过于无序和冗杂的缺点,使检索效率得到了改善．     

An ontology-based service matching strategy in grid environments

An efficicnt ontology based service searching scheme is put forward in this paper by introducing semantic information into grid systems. The ideas of ontology and OWL (Web ontology language) are applied to establish a uuiform abstract concept model and standardization for grid services. We propose a general framework of ontology-based service discovery sub-system, which includes ontology storage module, context based domain selection module and specific service matching module. Implementation policies are also presented in this paper.     

面向资源融合网格的语义数据融合

网格中的数据资源多种多样,为用户提供具有语义支持的、按需访问的数据服务是资源融合网格中数据融合的关键问题。本文提出了基于本体的语义数据容融合方法ODSF;该方法中的基本元素是数据对象,通过数据对象和领域本体之间的映射关系来表达数据对象的语义,使用嵌套关系模型来表达数据对象的模式信息,通过一个网格节点中集成的所有数据对象作为下一个节点的数据对象来实现数据资源由粗到细的融合;定义了ODSF的语义模型,给出了虚拟数据库的查询执行过程和算法,可以为使用者提供具有语义支持、服务质量保障的数据访问服务;通过原型系统验证了ODSF中理论和关键技术的正确性和可行性。     

一种基于语义网技术和本体的数据集成方法

研究语义网技术在数据集成中的应用方法。采用规则系统实现对语义网本体语言的扩展,以提高本体语言的表达能力。在此基础上将语义网相关技术系统地应用到数据集成系统的各个方面,包括数据采集、本体构建、本体映射、数据查询和数据持久化。通过一个实例,展示了上述方法的可行性。