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针对传统的论文检索方法缺乏语义理解,检索结果相关度不高的缺点,采用基于语义网络的文档语义表达模型,提出一种基于领域本体的检索方法。首先结合学科分类体系构建领域本体,并对论文文档进行语义索引;然后根据本体知识和索引信息构建基于语义网络的文档语义表达模型;最后改进用户查询与语义网络的相关度算法,综合关键词和语义的方法实现结果排序。实验结果表明,该方法能有效地提高论文检索的准确率和召回率。 相似文献
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基于领域本体的语义标注方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础. 相似文献
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互联网上存在海量数据,如何在大量的信息中查找到有用信息就变成了一个至关重要的问题。语义网为解决这一问题带来了曙光。然而当今网络现状与语义网之间存在巨大差距,即海量非结构化的页面内容难直接转化为语义的知识。提出了一种基于文档内容的语义标注方法,利用本体所表达的语义环境,即本体知识相关词汇及其所处的语义上下文环境在文档中出现频率,实现对文档的语义标注。实验显示方法取得良好的效果,但受本体知识质量和标注文档质量两个因素影响较大。 相似文献
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基于本体的XML Schema生成方法 总被引:10,自引:0,他引:10
本体能够精确地描述概念体系和领域知识。该文提出了一种基于本体生成XMLSchema的方法。根据这一方法,可以提高XMLSchema的语义表达能力,最终提高XML文档在概念层次上描述的准确性。 相似文献
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语义标注是实现语义网的一个重要研究内容,目前已有很多标注方法取得了不错的效果。但这些方法几乎都没有注意到本体所描述的知识往往稀疏地分布在文档中,也未能有效地利用文档的组织结构信息,使得这些方法对质量较差的文档的标注不理想。为此提出了一种基于稀疏编码的本体语义自动标注方法((Semantic Annotation Method based on Sparse Coding, SAMSC),该方法先按本体知识描述从文档中识别出一定的语义作为初始值,再通过迭代解析文档段落结构和描述主题,完成本体知识与文档资源的相关系数矩阵计算,最后在全局文档空间中通过最小化损失函数来实现用本体对文档的语义标注。实验表明,该方法能有效地对互联网中大量良芬不齐的文档进行自动语义标注,对质量差的文档资源能取得让人接受的结果。 相似文献
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为了产生语义Web中的元数据,需要提取Web文档中的语义信息。面对海量的Web文档,自动语义标注相对人工和半自动的语义标注是可行的方法。提出的基于本体知识库的自动语义标注方法,旨在提高标注的质量。为识别出文档中的候选命名实体,设计了语义词典的逻辑结构,论述了以实体之间语义关联路径计算语义距离的方法。语义标注中的复杂问题是语义消歧,提出了基于最短路径的语义消歧方法和基于n-gram的语义消歧方法。采用这种方法对文档进行语义标注,将标注结果持久化为语义索引,为实现语义信息检索提供基础。针对构建的测试数据集,进行的标注实验表明该方法能够依据本体知识库,有效地对Web文档进行自动语义标注。 相似文献
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基于Xindice的本体存储查询研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着语义Web技术的不断发展,基于XML的数据文档管理成为语义Web技术发展的难题,特别是RDF,DAML,OIL,OWL等本体语言的提出,基于XML的本体文档日趋复杂,传统的在关系数据库中依靠映射关系管理本体文档越来越困难.提出使用XML数据库Xindice来存储查询本体文档并设计了存储查询方法. 相似文献
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语义技术能够提高Web文本分析的精度。该文介绍了两种语义技术:概念语义技术和形式化语义技术。非负矩阵分解方法获取的概念语义技术同时满足概念语义的准确性和算法复杂性要求。本体是一种流行的形式化语义技术,基于本体的信息系统中通常存在本体的异构问题。引入概念的最简多元界定义来寻找概念的最佳近似,提供了寻找概念最简多元界的算法思想。 相似文献
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语义Web服务是应用语义Web技术对Web服务的扩展.使信息具有语义就是用计算机内的Ontology中的概念作标记符对信息进行标记,对该过程予以支持的就是语义Web技术,即Ontology的构建技术、Ontology的使用技术(语义推理技术)和信息的语义标记技术.语义Web技术对Web服务的扩展可具体化为两项任务:服务提供者、服务请求者和服务注册处三类服务主体均内置Ontology;发布、查找和绑定三种交互信息均采用语义标记. 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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从语义Web的基本概念开始,介绍了语义Web的层次结构;介绍了本体的基本概念以及用于本体描述的几种语言。用W3C推荐的本体描述语言OWL描述了一个本体实例,通过此实例对本体推理在本体建立中的冲突消解、描述优化、本体的合并和实例归类中的应用进行了研究,说明了本体推理在本体建立及本体应用中的作用。本体技术是语义Web的核心技术,所以建立和维护本体是语义Web中的主要工作之一,而基于本体的推理可以帮助建立和维护本体。 相似文献
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本体语言用于形式化描述Web文档中词汇的含义,在语义网中占有重要的位置。文中主要介绍了语义网的产生及其意义,并以语义网中描述语言的层次为出发点,比较了XML/XML Schema,RDF/RDF Schema及OWL(Ontology WebLanguage)的功能和作用。从描述语言表达能力的各个方面,比较这三种语言的关系和差异,并举出例子来说明OWL在语义网中的应用。 相似文献