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基于本体的概念语义相似度计算及其应用 总被引：7，自引：4，他引：3
概念的语义相似度计算是自然语言处理研究的重要组成部分,也是人工智能应用中亟待解决的问题.本体作为共享概念模型的明确的形式化的规范说明,给概念语义相似度的计算带来了新的生机,从而提出了一种基于本体的计算概念间语义相似度的方法,综合考虑了语义距离、节点深度和节点密度的影响,并加入了一个可调节的参数,以适应不同场景下的灵活应用,最后简单介绍了语义相似度在搜索引擎领域的应用. 相似文献
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基于条件随机域CRF模型的文本信息抽取 总被引：1，自引：0，他引：1
为了抽取文本中的信息,在分析对比了4种统计建模原型后,选用条件随机域CRF建立抽取模型,提出了一种文本信息抽取的方法.该方法对文本分析后加标注,确定文本特征集,采用有限内存拟牛顿迭代方法L-BFGS算法估计CRF模型参数,根据训练学习得出的模型,实现科研论文数据集头部文本信息的抽取.实验结果表明,使用CRF模型的抽取准确率达到90%以上,远远高于使用HMM模型的抽取准确率. 相似文献
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针对传统的信息检索系统存在的不足,提出了一种基于本体的智能信息检索模型.该模型充分利用了本体在语义表达方面的优势,主要介绍了它的设计思想、每个组成部分的功能以及其工作流程. 相似文献
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