| 基于两层向量空间模型和模糊FCA本体学习方法 |
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| 引用本文： | 邢 军, 韩 敏. 基于两层向量空间模型和模糊FCA本体学习方法[J]. 计算机研究与发展, 2009, 46(3): 443-451. |
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| 作者姓名： | 邢军 韩敏 |
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| 作者单位： | 1. 大连理工大学电子与信息工程学院,大连,116024;大连工业大学信息科学与工程学院,大连,116034
2. 大连理工大学电子与信息工程学院,大连,116024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金,国家高技术研究发展计划(863计划),国家科技支撑计划,国家九七三重点基础研究发展计划 |
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| 摘 要： | 本体是WWW进化为语义Web版本的瓶颈,手工构造本体费时费力,本体学习技术使得在文本中自动构造本体成为可能,但存在通用性差和准确性低等问题.提出以面向对象思想的分析方法为基础,把传统的单层文本向量空间模型(VSM)改进为2层向量空间模型(double vector space model,D-VSM),该模型不仅具有属性特性,而且还具有很强的关系特性.在此模型的基础上,引入模糊形式概念分析(fuzzy formal concept analysis,FFCA)本体学习技术.该技术充分考虑D-VSM模型中的数据分布特点,较好地解决本体学习通用性、本体关系获取等问题.基于上述方法实现一个本体学习工具,为本体的(半)自动构造提供有力的支持.
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| 关 键 词： | 本体学习 模糊形式概念分析 向量空间模型 本体关系 本体概念 |
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