基于领域本体的智能检索模型

在传统检索模型的基础上,结合本体概念,提出一种基于领域本体的检索模型。该模型利用本体中语义概念关系及语义扩展机制对查询关键词进行概念映射及扩展,通过计算文档相似度返回检索结果,提高检索的查准率和查全率。     

一种基于领域本体的论文检索方法的研究与应用

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。     

基于语义查询本体的语义网文档检索

语义网的发展使人们需要对语义网文档进行检索.为了在不需要专业知识和技巧的情况下让用户能形成语义的查询,提出了一种基于本体可以在结构化的知识库里检索语义网文档的算法.通过将自然语言查询术语映射到词汇意义来构造查询本体,以及检索跟查询本体最相似的语义网文档,提高了对语义网文档检索的查准率,使用户能更好地利用语义检索服务.     

一种基于本体语义的信息检索模型

对基于向量空间模型的检索方法进行改进,提出基于本体语义的信息检索模型。将WordNet词典作为参照本体来计算概念之间的语义相似度,依据查询中标引项之间的相似度,对查询向量中的标引项进行权值调整,并参照Word-Net本体对标引项进行同义和上下位扩展,在此基础上定义查询与文档间的相似度。与传统的基于词形的信息检索方法相比,该方法可以提高语义层面上的检索精度。     

基于本体的搜索引擎模型设计

目前,常用的全文搜索引擎都是基于关键词检索的,其查准率和查全率都较低,并且返回记录太多,重复信息过多,使得搜索引擎的查询效率很低。基于此,提出了一种基于本体的搜索引擎模型,通过提取的文档中概念,确定其所属的领域本体,以此归类,并用文档—概念匹配系数建立索引。搜索时,采用基于概念匹配的方式进行检索,对属于不同领域本体的文档,分类输出。提高搜索引擎的查准率和查全率,减少冗余信息,从而提高搜索引擎的查询效率。     

基于本体驱动的法律信息检索模型

本文提出了基于本体驱动的法律信息检索模型，以解决当前Web信息检索中存在的问题。本文运用到了数据挖掘中的关联规则，并借鉴“七步法”来构建信息检索模型，构建步骤包括文档预处理、构建领域本体、过滤、构造人机接口等。向用户提供基于法律本体的概念查询、语义扩充查询、分类浏览等检索手段。该模型能够改善用户查准率和查全率，实现对该领域资源的智能化检索。     

基于概念语义相似度计算模型的信息检索研究

以电子商务领域本体为基础,旨在提出一种改进的基于概念语义相似度计算模型,该模型结合基于距离和基于内容两个方面,能够更为全面精确地量化本体中概念结点之间的语义相似度。据此,进行查询关键词集概念扩展和查询与结果文档的相似度计算,最终形成检索算法。实验对比于Lucene检索算法,通过选取热点概念关键词从准确率、召回率、响应速度3个指标来评估检索算法的性能。实验证明,提出的检索算法与基于Lucene的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。     

基于主题图的本体信息检索模型研究

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。     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

基于查询意图识别与主题建模的文档检索算法

传统的搜索引擎仅返回给用户包含查询关键字的文档,忽略了查询背后用户真正的信息需求。为此,将文档检索看作个性化推荐问题,提出一种查询意图识别的主题模型个性化检索算法。对用户检索历史进行潜在狄利克雷分布主题建模,结合检索历史主题模型识别用户查询的潜在意图,并按主题相关度进行文档推荐,计算查询到文档集的KL距离对文档集排序,最终返回给用户个性化检索文档列表。实验结果表明,与基于协同相似计算和基于用户聚类的推荐算法相比,该算法能够更准确有效地为用户提供个性化检索。     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.     

基于本体的语义网检索模型及关键技术研究

为解决传统的基于题,构建了一个基于本体的语义网检索模型.提出了一种领域本体库和应用本体库的构建方法,给出了查询本体的生成以及相似本体匹配推理的方法,实现了以该模型为基础的试验性检索系统.实验结果表明,该模型能够进行本体的语义推理,在一定程度上增强信息检索系统的语义处理能力,检索效率得到了改善.     

知识网格中基于领域本体的智能检索

本文提出知识网格环境下基于领域本体的智能检索模型,采用OWL DL语言对领域知识进行形式化描述,支持推理和深层语义检索.＂标注＂和＂查询优化＂是检索的两个关键技术.通过规范的概念和概念间语义关系对文档片段进行标注,并针对＂一词多义＂问题提出＂主题-概念＂两阶段消歧算法.＂查询优化＂过程中,基于OWL DL推理的优化算法实现查询概念的自动扩展,提高了查全率和查准率.基于以上方法,建立航天领域本体,利用网上数据库开放资源作为测试集进行评测.实验显示,与传统基于     

基于用户兴趣的查询扩展语义模型

自然语言中词的同义现象和歧义现象一直是降低信息检索查全率和查准率的关键,在Web搜索引擎上显得更加突出。提出了一种基于用户兴趣的查询扩展语义模型,通过构建基于Yahoo的语义ontology知识库消除同义现象,设计客户端的用户兴趣挖掘模型消除歧义现象。实验结果显示该方法能有效提高Web信息检索的查全率与查准率。     

基于领域本体的贝叶斯网络检索模型研究

针对传统的信息检索方法无法实现用户查询的语义理解、检索效率低等问题,本文提出基于领域本体进行查询扩展的贝叶斯网络检索模型。该模型首先将用户查询通过领域本体进行语义扩展,然后将扩展后的查询作为证据在贝叶斯网络检索模型中进行传播,进而得到查询结果,实验表明本文提出的贝叶斯网络检索模型能提高检索效率。     

基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法

目前蒙古语语义Web方面的研究成果都是基于单机环境的,当语义Web信息检索系统投入实际运行时,单机环境存在存储容量有限和多用户并发查询速度慢等问题.针对此问题,提出了基于蒙古语新闻领域本体的分布式语义Web检索方法.首先依据蒙古语新闻领域的特点,参照七步法和骨架法,构建蒙古语新闻领域本体,研究适合本体的混合语义相似度算...     

基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。 