基于本体的教育资源语义检索研究

为解决教育资源检索过程中检索信息缺乏语义理解,导致检索效率低的问题,提出了一种改进的基于本体的教育资源语义检索。通过语义查询扩展、本体中概念相似度计算等环节的研究,构建语义检索模型,并对模型实现的关键技术进行分析,在一定程度上提高了教育资源检索中的语义处理能力和检索效率。     

一种基于加权领域本体的语义检索方法

提出了新方法WOSR,以对已经被本体概念标注的领域信息资源进行语义检索.WOSR方法首先建立领域本体,再采用均等概率分布方法为概念赋权,然后通过概念的权重求出概念相似度,最后计算用户检索请求和信息资源之间的语义相似度,并根据相似度的大小排序输出检索结果.实验结果表明,WOSR方法比其他经典方法的检索效果更好.     

基于领域本体和Lucene的语义检索系统研究

语义相似度是影响语义检索系统查准率和查全率的重要因素。设计了一种改进的语义相似度模型,用于量化概念间的关联程度,通过对相似度阈值的控制来调整查询扩展时扩展概念集的范围。在Lucene的基础上设计了一个基于领域本体的语义检索系统,该系统对提交的关键词组进行查询扩展后,将扩展关键词组导入文本检索引擎Lucene中,并把语义相似度作为检索结果排序算法的关键因素。实验结果表明,该语义相似度模型得出的相似度值更加接近专家经验值,系统的查询准确率与未加入查询扩展的Lucene系统相比有较大的提高。     

分布式环境下基于语义相似的案例检索

分布式环境下的异构案例表达制约了案例检索过程中案例属性之间的可比性，进而成为分布式环境下案例推理系统成败的一个关键问题。该文提出基于语义相似的案例检索，通过利用Ontology技术来理解案例属性的内在含义，在此基础上定义并计算属性之间的相似程度。对原型系统的初步测试证明了基于语义相似的案例检索有效性。     

基于LSI的图像语义检索

图像语义检索是实现图像快速、直观、准确查询的有效办法,针对目前直接采用图像低层特征无法满足图像语义查询的问题,该文提出了一种利用LSI技术,实现图像语义的检索方法。     

基于成语典故本体的语义检索模型研究

针对目前信息检索中用户经常找不到或者查不准的情况,提出了一种基于成语典故本体的信息检索模型,并且对该模型及其特性进行了详细分析。在对用户提问进行系统深入分析的基础上,提出了问题模式和答案模式,可提高语义检索的效率,能够在一定程度上提高查准率和查全率。     

语义检索中的词语相似度计算研究

词语相似度计算是信息处理技术中的一个关键问题,主要研究用什么样的方法来计算或比较两个词语的相似性.词语相似度计算可以从广义与狭义两方面考虑,文中从狭义的角度对词语相似度计算进行了研究,通过对语素相似度、字序相似度和词长相似度的分析,提出了一种基于语素、字序和词长的综合词语相似度计算方法.通过词语相似度计算可以修正用户提问中错字、漏字、多字等情况,并且通过实验给出了词语相似度计算中参数的参考值.实验结果验证了该计算方法的有效性.     

构件库语义描述和检索技术研究

传统的构件库描述和检索方法无法对构件的语义关系进行描述,阻碍了用户对构件的应用。采用本体论的方法建立构件属性的描述模型,实现构件查询基于本体的语义扩展。给出构件属性与用户需求之间相似度的计算方法,帮助用户迅速准确找到需要的构件。     

面向本体的语义相似度计算及在检索中的应用

检索是获取信息的重要方式。传统检索只停留在关键字异同的逻辑层面,忽略了语义层面的信息。以本体的知识组织体系为基础,以检索应用为目标,提出面向本体的文档和查询的语义向量表示方法,进而建立面向本体的相似度计算方法,为语义检索创造条件,检索结果关注语义层面的匹配。并在理论的指导下,进行实验和分析。     

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。     

基于语义索引词的语义网信息检索模型

提出了一个基于语义索引词的语义网信息检索模型(Semantic Information Retrieval，SIR)，解决了在传统的基于关键字的信息检索中只能从句法上对关键字进行分析，无法根据信息资源中的语义关系进行检索的问题。     

基于分块权值的语义图像检索

图像低层视觉特征和高层语义间的“语义鸿沟”是图像检索的关键问题.为了进一步提高基于语义的图像检索系统工作效率,以分块权值和视觉词库为基础,结合图像低层特征和高层语义的相关性,提出了一种基于分块权值的语义图像模型,该模型用来反映图像的视觉特性,对图像的高层语义进行有效检测,从而提高语义图像的检索效率.实验结果表明,该方法提高了语义图像检索系统的查全率和查准率.     

基于语义模型的信息检索机制研究

提出了一种基于本体语义模型的信息检索方法。该方法充分利用领域本体提供的概念之间的语义相关性，从语义模型扩展、概念相似度、相关度计算，并以用户反馈等角度探讨了基于语义模型的自动推理方法在信息检索中的应用，文章介绍了系统实现框架。该系统将应用在学习资源的智能检索中。     

一种基于本体的语义检索系统的研究

面向语义是提高检索效率的有效途径。基于本体技术,提出了一个面向特定领域的信息检索模型,重点研究了结合本体的信息收集、信息抽取以及语义推理技术,并分析了模型在手机本体领域的应用。通过本体的语义推理,提高了检索系统的查全率和查准率。     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

基于Java的全文检索技术研究

当前信息技术不断发展,人们对于信息系统的应用日益广泛,对于信息管理系统的要求也越来越高。利用当前最流行编程语言JAVA设计全文检索系统可以有效解决当前信息系统面临的问题。首先通过对Lucene架构的原理进行有效的分析,其次在其基础上设计出全文检索系统的框架,最后给出具体的检索模块的实现,并给出部分代码。对于信息管理人员来说具有积极的推动作用。     

潜语义标与汉语信息检索研究

1 引言典型的传统信息检索系统,如布尔逻辑模型、向量空间模型,根据用户提供的查询条件,依据关键词的匹配或向量空间的相似系数,返回相关查询结果。对于相同的概念,使用不同的词汇表示,如同义词或近义词,或同一词汇在不同的语言环境中拥有不同的语义,即一词多义,因此基于语词匹配的查询方法,其准确性和完整性都不够理想。尽管同义词词典的使用,在一定程度上,提高了信息检索的查全率(recall),但却降低了查询的精度,且在实际应用中,需要不断更新同义词库,才能满足系统不断变化的要求。