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。     

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。     

基于语义相似度的个性化信息检索方法

随着网络资源的爆炸式增长以及语义网的出现,个性化检索成为当前信息检索研究的热点.提出一种基于语义相似度的个性化信息检索方法.通过分析三种传统的语义相似度计算方法,针对三种方法的优缺点,提出一种改进的基于领域本体的语义相似度计算方法,该方法将有向边权重、概念层次差以及概念属性,引用到语义相似度的计算中.并在已有的领域本体的基础上构建用户个性化模型,使用本体来存储用户兴趣,最终应用到个性化检索中.实验结果表明,该方法有效地对用户的查询请求进行概念扩充,提高了搜索的查全率与查准率.     

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。     

跨组织工作流集成中间件语义转换部件研究

跨企业的系统协同工作是目前企业信息化的难点之一。提出一种新的跨组织功能集成实现方案——领域语义控制转换,对其核心部件语义存储及转换模块给出了三种模型,并对其进行比较,选择其中较优模型——推荐式领域语义控制转换模型。该模型包括：语义信息库、语义推荐、语义存取、语义信息检索和子系统控制模块,以完成系统间应用、功能数据集的语义匹配和控制工作。最后给出了简要的实现方案和实例,通过语义转换部件来实现跨组织功能的集成。     

基于本体的概念相似度计算

概念相似度的计算是信息检索领域的研究热点。本体在信息检索和人工智能领域的广泛应用,为概念相似度计算带来新的方法。该文提出一种利用本体来计算概念间相似度的方法,综合考虑语义距离和本体库统计特征。加入概念的深度、语义重合度和概念间强度的辅助影响。实验结果表明,该方法对概念相似度的计算有效,可应用于面向Web的信息检索。     

跨组织工作流集成中间件语义转换部件研究

跨企业的系统协同工作是目前企业信息化的难点之一。提出一种新的跨组织功能集成实现方案——领域语义控制转换,对其核心部件语义存储及转换模块给出了三种模型,并对其进行比较,选择其中较优模型——推荐式领域语义控制转换模型。该模型包括：语义信息库、语义推荐、语义存取、语义信息检索和子系统控制模块,以完成系统间应用、功能数据集的语义匹配和控制工作。最后给出了简要的实现方案和实例,通过语义转换部件来实现跨组织功能的集成。     

基于上下文的概念语义相似度计算模型

针对概念语义相似度计算方法在信息检索中存在的漏检、误检等问题,提出一种基于上下文的计算本体内概念间语义相似度的模型。该模型分别从概念的父节点、子节点以及概念间路径权重3个角度进行计算,加权求和并求得语义相似度。实验结果表明,该模型的计算结果更加接近专家的经验值,为概念之间的语义关系提供了有效的量化。     

Ontology在Web中的研究与应用

文章提出了一种基于本体论的Web信息检索模型,它利用领域本体知识库对用户的查询要求进行语义扩展,并且将检索到的文档在语义层模型中根据概念层的概念匹配提出了一种概念关联匹配算法.从而克服了目前的检索工具中仅仅提供基于关键字的检索,但忽视了关键字本身语义信息所造成的错检和漏检.     

A general model of distribution of objects in information retrieval systems

In this paper a general model of information structure is described. In this model the concept of distribution is introduced and different kinds of distribution of a set of objects are considered. It is shown that well-known methods of information retrieval are special cases of a general model. In conclusion a modification of the canonical structure method is given.     

一种面向领域文档的结构化检索模型及其在农技处方检索中的应用

各种专业领域中的文档往往具有显著的结构化特征,即一篇文档往往是由具有不同表达功能的相对固定的多个文本字段构成,同时这些字段蕴含了相关的领域知识。针对专业文档的结构化和领域化特征,设计了一种面向结构化领域文档的信息检索模型。在该模型中,首先对领域文档集进行挖掘以构建能够反映领域知识的结构化模型,之后以此为基础设计了结构化文档检索算法来为用户查询返回相关的领域文档。选择一类典型的领域文档——农技处方开展了应用研究,利用一份现实的农技处方文档数据集将提出的方法与传统的信息检索方法进行了实验对比分析,并开发了农技处方检索原型系统。     

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。     

基于概念格的多Agent信息检索系统模型初探

随着Web的飞速发展,使得信息量激增,通过传统的信息检索技术来获取精确且对用户有价值的数据信息显得越来越困难。概念格作为形式概念分析中的核心数据结构,是进行数据分析的有力工具,将其引入信息检索系统能够提高检索的查全率和查准率,而智能Agent能给传统的信息检索系统带来智能化和个性化。本文将这两种技术相结合,提出一种基于概念格的多Agent信息检索系统模型,并给出它的框架结构和功能设计。     

基于高斯过程分类器的三维模型多粒度语义检索

为解决三维模型语义检索中用户检索意图不一致问题,建立多粒度语义检索框架,使学习模型能够有效地适应用户的不同检索意图。首先对模型分类知识进行层次划分,形成语义概念的多粒度结构。然后提取一种多视图特征来描述三维模型的形状特性,并采用高斯过程分类器建立不同粒度层次上的学习模型,实现低层特征和查询概念之间的语义一致性描述。和已有研究相比,多粒度语义检索框架使用户可通过语义粒度级别变化进行检索意图设置,从而检索结果尽可能符合用户语义。在实验部分,采用三维模型基准数据库对框架进行算法性能测试。结果表明,检索准确率要明显提高,并且符合人类思维特点。     

基于本体视图特征项抽取方法研究*

为提供比单纯词汇信息更高效的概念特征信息和深层语义信息,并满足面向同一文本的多检索需求,在半自动化智能检索框架中引入本体视图,提出一种基于本体视图的特征项抽取方法。此方法首先针对文本特征建立本体视图;然后结合文本信息进行特征项抽取和类型映射,得到特征项集;最后基于特征项集完成检索过程。检索结果显示,基于本体视图特征项抽取方法能改善检索系统的性能,提高检索的准确率和效率。     

基于个性化本体的图像语义标注和检索

针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。     

信息资源的组织与检索模式研究

信息资源的激增给信息检索提出新的挑战。信息的检索离不开信息的组织形式。文中分析了信息组织的特点,比较了几种信息检索模式的优缺点,分析和研究了基于本体论的概念检索模式,提出了该检索模式对应的信息组织和检索框架图,并给出了框架图的一种实现方法。     

面向主题的概念检索研究

该文提出了一种基于概念网络和主题概念树的面向主题的文本检索算法。依托概念网络建立主题概念树,利用主题概念树对用户的查询请求进行语义扩展,实现同义和语义蕴涵检索。关联度的计算模型考虑了词与词之间,句与句之间的语义激励。通过关联度在主题概念树上的传播模型,实现复合概念关联度的计算。检索结果按关联度大小降序排列。基于主题概念树的概念检索导航为用户检索提供了便利。