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.     

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。     

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.     

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。     

基于用户类别兴趣偏好的个性化排序方法

信息检索中,个性化排序在传统的基于内容匹配的排序算法基础上,结合用户兴趣特征,返回更符合用户需求的检索结果.由于用户数据存在稀疏性和兴趣爱好不均衡等问题,用户兴趣偏好模型构建通常不是很精确,检索效果也不佳.本文在前人研究的基础上,提出了一种基于用户类别偏好的个性化排序方法.该方法首先借助词向量技术计算查询词和文档标签集之间的语义相似程度,其次,考虑到用户对不同兴趣的偏好程度不一,通过构建用户兴趣偏好模型,计算出用户对不同兴趣类别的偏好程度,对待查询文档进行个性化处理,以达到个性化排序的目的.在真实数据集上的实验表明,与传统方法相比,本文提出的方法可以有效地改善用户的个性化检索效果.     

基于文档关系改进的向量空间模型

由于用户查询信息不足而导致传统向量空间模型检索结果不够准确,针对此问题,提出了一种基于文档关系改进的向量空间模型.改进模型将初始检索结果中排名靠前的高相关文档组成基准集,通过计算初始检索结果集中每篇文档与基准集的相似度,来修正原模型中文档与查询的相似度,实现对检索结果的重排序,从而实现对向量空间模型的改进.实验结果表明:与传统向量空间模型相比,改进模型使得相关文档排名更合理,在保证召回率的条件下提高了准确率.     

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.     

基于语义Web的多功能情报信息自适应检索技术

为了解决传统依据关键字、概念和属性值等检索技术没有考虑不同主体中情报信息间的语义关系,无法提供令用户满意的情报检索结果问题,通过语义Web方法研究了多功能情报信息自适应检索技术。设计基于语义Web的多功能情报信息自适应检索模型,检索模型包括人机交互层、知识处理层以及知识存储层。在知识存储层建立本体语义模型。在知识处理层,从检索的多功能情报信息关键词中推断和其语义有关的概念,依据概念有关词汇对原始查询进行扩展,对语义相似度进行计算。在人机交互层,将用户反馈情况看作判断检索结果优劣的衡量因素,依据相似关键词获取相似结果集,按照反馈因子完成对所有相似结果的排序,把排序结果发送给用户,实现多功能情报信息自适应检索。结果表明,所提方法能够同时保证召回率与精度;排序误差率低;检索结果和用户查询结果最相符,检索结果准确,可令用户满意。可见所提方法检索性能强。     

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。     

P2P环境下基于Ontology的概念匹配策略

采用Ontology作为一种能在知识和语义层次上描述信息的概念建模工具,根据Ontology具有的良好的概念层次结构和对逻辑推理功能的支持,提出新的概念匹配算法,突破了传统的基于关键字的检索技术,把查询请求定位到相关的社区,因此能得到满意的结果.     

分布式环境下基于形式化领域本体的查询处理

为了提高语义Web查询的查全率和查准率,文中提出了一种基于形式化领域本体的查询处理方法.首先采用描述逻辑表达领域本体的语法和语义,实现领域本体的形式化转换;然后基于转换后的形式化领域本体,采用含半幺群概括演算作为基于形式化领域本体查询转换的目标语言,定义了用户查询到含半幺群同态查询的转换规则和语义优化处理、查询重写规则,最后通过实验验证了该方法的查询性能.     

领域本体在学习资源管理系统中的应用

本体能在语义和知识层上描述信息资源。为了实现对学科领域学习资源的语义描述,引入了领域本体概念,提出了基于领域本体的学习资源管理系统框架。利用本体实现了学习资源的语义描述和对学习资源的语义查询,对描述学习资源的元数据进行了深入的分析,最后加以实现。     

基于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。     

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.     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

知识网格辅助产品创新平台及其关键技术

探索了如何在知识网格环境下实现支持产品的创新设计;提出了基于创造性解决问题理论(TRIZ)和本体的创新知识查询平台框架,并且分析了其实现的关键技术为面向产品创新的知识本体、语义注册和基于技术矛盾矩阵的查询等.为知识网格环境下,建立面向产品创新设计的知识供应软件系统奠定了基础.     

基于本体的临床试验数据语义查询

临床试验数据的描述中多自然语言、多专业医学术语的特点使得用户难以通过自定义的关键字快速定位所需的资源。该文采用基于本体的方法实现对于临床试验数据的语义查询。该系统的实现步骤如下:使用OWL(Web on-tology language)构建基于ICD-10和ICMJE标准的本体,包含疾病和临床试验类;从Clinical Trials注册库获取临床试验数据,标注为本体中的临床试验类实例;建立临床试验实例与疾病实例的联系;借助SPARQL实现对于临床试验数据结构化的查询。使用上述方法,用户能够通过疾病实例和相关属性的关键字,表达结构化的语义查询条件,精确定位所需的临床试验。与传统的仅基于关键字匹配的查询方法相比,该方法所表达的查询条件能够更加准确地描述用户的查询需求。     

基于本体术语学的教育领域多语言本体构建

为解决跨语言信息检索中多语言知识组织问题,根据本体术语学中概念具有独立于语言多样性的稳定性,不同语言或文化背景下的术语可表示同一个概念的核心观点,结合教育领域的需求,依据《教育主题词表》构建出支持多语言检索的标准化本体模型。将对术语的检索提升到概念层面,从而消除由不同语言相互转换所带来的歧义,很好地解决了教育领域跨语言语义信息检索问题。最后,利用Jena API 实现对该本体的查询并构建出跨语种语义检索原型系统,结果证明了所提出的方案的可行性。     

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。