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《软件》2017,(11):101-106
信息服务主要使用检索词匹配的方式来返回检索结果,致使无法全面获取与语义知识相关的资源,因而检索结果无法准确地反映知识资源与用户检索需求之间的相似度。经研究,以本体技术和语义检索技术为基础的知识服务系统能够有效弥补传统信息服务系统的不足,改善由于地质资料标准化程度低、语义不一致而造成的检索效率低等现象。本文根据石油地质学科知识特点,提出了基于本体的石油地质领域知识服务框架,将本体技术和语义检索技术应用到石油地质学领域,形成包含资源层、知识层、产品层及服务层的石油地质领域知识服务系统。首先研究领域本体的构建技术方法,从领域资源中抽取知识,建立了结构化的、计算机可读的石油地质领域知识--领域本体;然后研究面向知识服务的信息资源组织方法,整合了石油地质领域多元、异构资源,形成了面向多类应用需求及层次的石油地质知识产品;最后,利用开源搜索引擎工具包Lucene和Jena本体解析工具包,建立了简单的语义检索原型系统,通过基于本体的语义扩展,实现了语义检索试验。试验结果表明,基于本体的石油地质领域知识服务系统能够准确地为用户提供检索结果,提高地质资料知识服务效果。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(8)
农业领域本体的构建将为农业垂直搜索引擎提供知识组织基础。在对本体构建技术进行深入研究的基础上,设计实现基于文献的农业领域本体构建方法。使用Web数据抽取技术获取农业文献,通过对文献分词和清洗,自动提取领域概念,并用关联分析和改进的层次聚类发现领域概念间关系,构建农业领域本体。通过实验验证,该方法提高了领域概念间关系聚类效果和领域本体构建效果。最后加以应用实施,实现了基于本体的农业垂直搜索引擎。 相似文献
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传统搜索引擎是基于关键字的检索,然而文档的关键字未必和文档有关,而相关的文档也未必显式地包含此关键字。基于语义Web的搜索引擎利用本体技术,可以很好地对关键字进行语义描述。当收到用户提交的搜索请求时,先在已经建立好的本体库的基础上对该请求进行概念推理,然后将推理结果提交给传统的搜索引擎,最终将搜索结果返回给用户。相对于传统的搜索引擎,基于语义Web的搜索引擎有效地提高了搜索的查全率和查准率。 相似文献
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传统的主题搜索技术难以适应大范围垂直领域的智能搜索需求,通过将主题搜索与语义搜索相关技术分别应用到搜索引擎的数据采集与智能查询过程中,利用基于层次分类模型的领域数据采集机器人,完成对领域信息的精准采集,基于中文百科资源自动构建领域本体,将大规模领域本体库用于搜索引擎的语义扩展推理中,实现了一个面向领域的智能搜索引擎。实验结果表明,基于层次结构的领域分类具有较高的分类准确率和召回率,与其他搜索引擎相比较,该系统具有领域专业性强、领域易于移植、检索更加智能等特点。 相似文献
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网络信息的激增和多样化给有用信息的识别和获取带来了很多困难。本文通过对本体、Web挖掘、知识发现、概念提取、图形化等技术的集成,建立了基于本体的文档知识图形化分析模型,并以仪表领域为例,开发了相应的试验分析工具,使用户能够快速准确地识别所需要的资源,并对所拥有资源的有用性进行准确直观地判断。 相似文献
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网络信息的激增和多样化给有用信息的识别和获取带来了很多困难。本文通过对本体、Web挖掘、知识发现、概念提取、图形化等技术的集成,建立了基于本体的文档知识图形化分析模型,并以仪表领域为例,开发了相应的试验分析工具,使用户能够快速准确地识别所需要的资源,并对所拥有资源的有用性进行准确直观地判断。 相似文献
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We propose an approach to speed up the semantic object search and detection for vegetable trading information using Steiner Tree. Through analysis, comparing the relevant ontology construction method, we present a set of ontology construction methods based on domain ontology for vegetables transaction information. With Jena2 provides rule-based reasoning engine, More related information could be searched with the help of ontology database and ontology reasoning, query expansion is to achieve sub-vocabulary of user input, the parent class of words, equivalence class of extensions, and use of ontology reasoning to get some hidden information to use of these technologies, we design and implementation of ontology-based semantic vegetables transaction information retrieval system, and through compare to keyword-based matching of large-scale vegetable trading site retrieval systems, the results show that the recall and precision rate of ontology-based information retrieval system much better than keyword-based information retrieval system, and has some practical value. 相似文献
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基于精确本体的推理机不能够直接应用到粗糙本体的知识推理中,因此目前还没有适合粗糙本体的推理机。根据粗糙本体的特点,将其中的粗糙集、粗糙描述逻辑、粗糙包含和知识推理作为研究对象,在此基础上将基于描述逻辑的推理方法与基于规则的推理方法相结合,提出一种粗糙本体支持的知识推理框架,实现了粗糙本体的推理功能,解决了针对不确定信息的知识推理问题。 相似文献
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基于Lucene的语义检索系统 总被引:5,自引:3,他引:2
在一种基于LUCENE的传统文本检索引擎之上,采用C/S架构模式的语义检索实验系统。用户可以根据需要,从客户端向服务器提交相应的查询信息配置,服务器根据此配置,通过本体导航与同义词查询2种查询扩展优化技术,对提交的查询关键词组进行查询、扩展等优化处理后,将经优化处理过的查询关键词组导入传统的文本检索引擎中,对文档资源进行匹配,将查询结果根据用户要求的排列,并依次返回给用户。通过用户与服务器的信息交互与对查询语句的查询扩展,该系统提高了查准率与查全率。 相似文献
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王梅文 《数字社区&智能家居》2007,2(8):441-443
分析了基于统计进行自动分类的元搜索引擎分类效果缺陷,提出了基于本体进行自动分类的元搜索引擎系统模型,阐述了主要步骤的实现思路,分析了本体在元搜索引擎自动分类中的作用。通过领域本体的语义理解,为用户提供查询概念的语义扩展,使元搜索引擎分类类目结构清晰、逻辑科学、系统,分类效果更加精确。 相似文献
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该文设计并实现了一个基于本体的动态信息收集Agent系统,该系统基于本体知识对文档进行领域本体分类和规范用户的检索请求,对信息收集的结果进行主题相关的链接分析,抽取出信息源组织结构知识,并根据获取的知识控制系统搜索策略,从而能够有效地处理动态信息收集。 相似文献
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G. MeditskosAuthor Vitae N. Bassiliades Author Vitae 《Data & Knowledge Engineering》2011,70(7):661-681
In this paper, we define a framework, namely CLIPS-OWL, for enabling the CLIPS production rule engine to represent the extensional results of DL reasoning on OWL ontologies in the form of Object-Oriented (OO) models. The purpose of this transformation is to allow CLIPS to use these OO models as static query models that are able to answer extensional ontology queries directly by the RETE reasoning engine during the development of custom CLIPS production rule programs, without interfacing at runtime the external DL reasoner. In that way, any CLIPS-based application may enhance its functionality by incorporating ontological knowledge without modifying the architecture of the CLIPS rule engine. CLIPS-OWL has been implemented using the Pellet DL reasoner and the CLIPS Object-Oriented Language (COOL). 相似文献