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通过对基于统计的信息检索模型和基于本体的信息检索模型进行分析比较,得知这两种模型在某种程度上互补:基于统计的信息检索模型强调关键字的统计信息,然而忽略了关键字之间的语义信息;基于本体的信息检索模型强调关键字之间的语义信息,然而忽略了关键字的统计信息.结合两种信息检索模型各自的优点提出了一种混合的信息检索模型,实验证明该模型在查全率和查准率方面较基于统计的信息检索模型和基于本体的信息检索模型有了一定的改进. 相似文献
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一种基于Rough本体的语义搜索引擎模型 总被引:1,自引:0,他引:1
基于关键字匹配的搜索引擎无法反映Web信息在现实世界中的语义,由此不可避免地导致查准率和查全率低的缺陷:另一方面,目前本体支持的形式化概念还不足以表示不完备知识.因此本文结合Rough本体理论,提出了一种基于Rough本体的语义搜索引擎模型,讨论了模型设计和实现其中的若干关键技术.最后对模型的实现技术进行概述. 相似文献
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由于查询与文档中词语的不匹配现象导致一些相关的文档不能被成功地检索出来,在信息检索的研究与实现中,这是影响检索效果的一个很关键的问题。把概念图和知网结合起来,提出对应的相关反馈算法,重新计算词项权重,利用向量空间模型和语义相似度进行语义检索,并给出了语义检索模型。实验结果显示该方法取得了良好的效果。 相似文献
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向量空间模型是最常用的信息检索模型,它根据词频来计算文档之间的相关度,这种方法虽然能够满足用户的基本检索需求,但是对于检索要求较高的用户,其效果仍然不甚理想。文中在向量空间模型的基础上,首先通过领域本体和上层本体来计算特征词项之间的相似度,据此得出与查询词相关的词,在求词项频率和逆文档频率时考虑这些词,然后引入了词序相关度和词语相邻相关度这两个概念,把特征项的位置关系也考虑进来。实验结果表明,文中提出的模型相比原始向量空间模型,在准确率上有了较大的改善。这完全说明,与原始向量空间模型相比,文中提出的检索模型不仅考虑了与原有词项具有相似语义的词项,而且还考虑了词项顺序和词项相邻信息,从而更能符合用户的检索要求。 相似文献
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基于主题图的本体信息检索模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对本体在定义领域概念时具有规范性、明确性和可共享性等特点,结合主题图对文档资源组织方式具有语义可导航性,提出了一种基于主题图的本体信息检索模型,并给出了模型的形式化定义。选择旅游领域作为研究对象,定义了旅游本体和旅游文档资源主题图,分析了在信息检索模型中利用本体来规范用户自然语言查询输入,识别用户检索意图和扩展查询语义方面的作用,并展示了主题图在语义导航和用户相关度排序方面的价值。最后通过实验表明基于主题图的本体信息检索模型较传统的检索系统有较好的性能。 相似文献
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基于本体语义检索技术研究 总被引:3,自引:1,他引:2
络信息的激增和多样化给有效的信息检索带来了种种困难,目前的检索工具仅提供了基于关键字的检索,而忽视了关键字本身所含的语义内容。本文提出的图书信息检索系统利用本体论中概念规范、语义丰富的特点将用户的检索要求扩充成语义集,并且将检索到的文档通过文档分析器进一步过滤,使用户最终得到与检索要求内容匹配度较高的 的文档。 相似文献
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Web信息检索技术已经在全世界广泛应用,然而,搜索引擎的查全率和查准率却不能够令用户满意,因此提出了一种基于通用本体WordNet的语义层次结构.通过计算和分析查询关键字与本体库的映射达到查询优化的目的.该方法通过建立一个简单的语法树并且索引WordNet,对查询关键字词法特性和本体实例之间语义关联强弱进行扩展和分析,提高了查询关键字到本体概念映射的完整性和准确率,进而帮助搜索引擎对用户的意图作出有效推测.实验表明,该方法可以有效地优化查询. 相似文献
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基于多层向量空间模型的Web信息检索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Web信息检索的特点,在分析传统向量空间模型存在问题的基础上,提出了一种多层向量空间模型。该模型将一篇文档的相关信息从逻辑上划分为多个相对独立的文本段。按照不同位置的文本段确定相应的索引项权重,并给出了该模型的相似度计算方法。实验表明,将该模型应用于Web信息检索中,具有对输出结果的排序能力强、查询速度快等优点。 相似文献
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基于本体的电力信息系统的语义集成研究 总被引:2,自引:1,他引:2
在语义网以及OWL等本体技术的基础上,构建了一种新型的信息集成系统(EOSIS)来实现电力企业信息的集成、语义连接及推理。其中包括EOSIS的业务需求分析、集成策略以及系统结构。EOSIS不同与现有的集成系统之处在于,它可以支持支持概念和对象的多维查询及导航、隐含业务信息推理、领域概念、事实的动态增加等功能。 相似文献