基于维基百科网络技术的概念语义网络构建

利用维基百科备份数据库自动构建领域概念语义网络,为领域信息智能检索提供技术基础。对维基百科备份数据库进行下载、分析、筛选处理后,以网络技术学科为研究领域,利用维基百科数据库中的条目数据,设计算法,提取网络技术领域的所有概念;通过维基百科备份数据库中的分类、链接、重定向数据,提取该领域概念之间的同义及上下级关系,最终汇总形成网络技术领域概念语义网络。      

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

文章提出一种优化查询方法,该方法将本体概念语义相似度和词法之间的关系相结合。先利用语法特征对用户输入的关键字进行扩展,然后通过分析语义相似度的强弱对扩展的结果进行收敛,以这种方式来提高用户输入的关键字和本体映射的准确性和完整率。传统搜索引擎不能很好地理解用户的意图的缺陷通过此方法可以得到有效解决。同时文章针对方法实现了优化查询系统,结果显示,搜索的准确率得到有效提升。     

基于语义的概念查询扩展

针对当前信息检索系统中所存在查准率低和查全率低的情况,分析了当前检索系统中常用的方法后,提出了一种基于语义的概念查询扩展方法.该方法结合概念语义空间来实现用户检索的概念查询扩展,以达到提高查准率和查全率的目的.实验结果表明,该方法相对于传统方法可以大幅提高用户检索的查准率和查全率.     

一种基于语义本体的网络爬虫模型

针对传统通用网络爬虫的自身固有的缺陷,结合本体的相关理论,提出了一种基于语义本体的网络爬虫的相关模型。该模型以本体构建领域知识概念集,结合知网,从语义的角度,利用扩展的元数据,在词的语义层次,对抓取的页面链接进行语义相关性计算,预测与主题相关的URL,提高采集的网络资源信息与设定主题的相关度。实验结果表明,该模型同其它通用网络爬虫模型相比具有较高的信息抓取准确率。     

具有概念联想功能的语义关系库的自动构建

语义检索的关键技术就是语义扩展。文中利用基于带衰减因子的词共现模型计算公式来获得词与词之间相关性信息资源．从而给出了用于信息检索系统中的语义关系库完整的自动构建方法。将生成的语义关系库用于SMART信息检索系统中以实现语义扩展：实验结果证明：具有语义关系库的SMART信息检索系统比原不具有语义关系库的SMART信息检索系统提高了检索效率,特别是大大地提高了查全率。     

一种基于本体概念相似度的语义Web服务匹配算法

通过定义本体中概念之间的语义距离来计算本体概念之间的相似度,提出一种基于该相似度的Web服务的精确匹配算法,新的算法与传统的经典匹配算法(OWL-S/UDDI算法)比较,不仅在等级上保持一致,而且使同一等级或不同等级之间的服务匹配都达到精确的程度.     

基于图的语义网络构造算法研究

在自然语言处理的基础上,将中医领域本体与图的基本性质相结合,提出了构造中医诊疗知识语义网络算法.给出了图的基本性质、语义网络的图定义,并为知识的网络表示建立了相应的数据结构.将算法用于中医领域语义网络和语义场构建.试验结果表明,该算法具有较好的实用性.提出的基于图的语义网络构造算法,对于文本挖掘、知识获取技术研究有重要意义,也是中医专家知识获取的有效方法.     

一种基于潜在语义分析的查询扩展算法

该文提出一种新的查询扩展算法。通过对文本进行潜在语义分析,引入计算词语间语义相似度的方法,将文本聚类应用到检索的交互过程中,以提高信息检索的质量。实验结果表明该算法对于提高检索的准确率是十分有效的。     

基于图的语义网络构造算法研究

在自然语言处理的基础上,将中医领域本体与图的基本性质相结合,提出了构造中医诊疗知识语义网络算法。给出了图的基本性质、语义网络的图定义,并为知识的网络表示建立了相应的数据结构。将算法用于中医领域语义网络和语义场构建。试验结果表明,该算法具有较好的实用性。提出的基于图的语义网络构造算法,对于文本挖掘、知识获取技术研究有重要意义,也是中医专家知识获取的有效方法。     

一种基于语义网络的开放式超媒体系统结构

现在的开放式超媒体系统,绝大多数只能育效地利用文本及图象两种媒体,未能充分利用文本、图形、声昔、动画及视频等媒体来展示信息,因此需要提出一种有效的系统结构来支持各种媒体信息的集     

基于概念语义树的语义相似度计算方法研究

现在信息检索的应用已经越来越广泛,但要在具体领域中做到准确搜索,仍然是一件比较难的事情。该文提出一种基于概念语义树的语义相似度计算方法,综合考虑了概念的语义关系、层次结构和继承关系等因素,尽可能的地提高在特定领域中的信息检索效率,并最后通过实验,验证了该方法的可行性。     

基于贝叶斯网络的概念间语义相似度计算

概念间语义相似度研究是知识表示和信息检索领域中的一个重要内容,也是自然语言处理研究的重要组成部分,是人工智能领域中一个亟待解决的问题。本文在本体的基础上,对传统的相似度计算模型进行改进,提出一种基于贝叶斯网络的概率推理方法,改进概念间语义距离的计算,从而提高了语义相似度计算模型的效果;同时采用D-分离的方法,解决了在推理过中的计算复杂性。     

基于负样本精简概念格规则的语义概念检测

为挖掘视频中丰富的语义信息,提出基于负样本精简概念格规则的语义概念检测方法.分析基于概念格的语义分析系统,考虑训练数据中负样本的信息,提出利用负样本精简的语义规则提取算法,将其应用于视频语义检测.先将视频镜头的低层特征映射到低层语义特征,再利用该算法生成语义分类规则,进行视频语义概念检测.实验结果表明,该方法是有效可行...     

基于交通领域知识网络的词汇语义相似度计算

针对传统基于wordnet的词汇语义相似度计算方法中隔离抽象词汇和具象词汇,以及片面依赖上下义关系的不足,提出了基于交通领域知识网络的词汇语义相似度计算方法.基于上下义、工具-工具对象、部件-整体等概念关系准则构建了交通词汇的知识网络图谱,提出了修正的平均路径长度参量计算网络中词汇的语义相似度,得到更高的语义一致性结果.实验表明,在Finkelstein的353对词汇集上,本文算法能够获得比传统方法更符合人工判断的语义相似度.     

基于概念特征的语义相似度计算方法

现有语义相似度计算方法没有充分利用本体中的语义信息,且计算方法复杂。为此,提出一种基于概念特征的语义相似度计算方法。根据概念在本体中的层次结构来确定特征集合,引入宽度影响因子,给每个特征赋予不同的权值,通过计算2个概念特征集合间的相似度得到概念的相似度,引入深度影响因子,将相似度公式表示成更直观的形式。实验结果表明,该方法计算简便,且比较接近人类主观的判断值。     

基于实例相似度的概念语义挖掘方法

本体在知识表达、共享、重用以及语义查询中具有重要作用,但在本体融合过程中存在概念层融合难的问题。为此,提出一种挖掘本体概念语义的方法。该方法从实例数据出发,以实例相似度矩阵为基础,在实例层和概念层交替进行概念语义挖掘,将挖掘结果通过属性语义反馈到实例层,并对其进行修正和补充。利用OAEI2012提供的测试本体进行实验,结果显示查全率与查准率均得到提高,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于神经网络文本检索词的语义扩充

在讨论文本数据和文本检索特点的基础上,提出了一种运用神经网络进行检索词语义扩充的基本方法,对其中的检索词欠量化问题提出了一种方法,重点阐述在语义扩充中选择LVQ神经网络的原因、LVQ网络的修正学习算法和有关补充说明,最后给出实证证明神经网络方法进行检索词语义扩充的可行性。     

一种基于语义相似度的信息资源语义聚类算法

根据各分布信息源信息单元实体类的语义相似度,对于信息单元实体类进行聚类,是半自动地进行本体映射、构建分布异构信息资源全局视图的重要步骤。本文面向分布信息资源统一信息视图构建需求,利用基于本体的元数据模型及语义相似度,在其基础上定义了语义聚类特征,基于语义聚类特征设计了一种基于语义特征树的混合层次聚类算法SCFBHCA。从理论和实验两个角度对SCFBHCA算法进行了分析,对比HCA和HCP,该算法具有增量式和扩展性且效率更高。     

藻饰词语义网络的构建研究

藻饰词作为一种藏语词汇的特殊的语言表达形式,涉及到藏民族的生活的方方面面.随着藏语信息化的发展成为藏文信息处理中所关注的问题.首先对藏语藻饰词概念进行了界定,结合实例分析了藻饰词,进一步探讨了藏文藻饰词的语义网络的构建,即藻饰词语义场的结构与组织方法.从而更多的为计算机提供藻饰词的语义、语用层面上的信息.