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基于RDF的动态语义检索算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在语义Web中,基于RDF,文章描述一个动态的语义检索算法(DSSAtheDynamicSemanticSearchAlgo-rithm),该算法通过分布式的资源相关库来发现动态资源之间的语义相关性,该算法不同于传统的语义检索算法,这是因为该算法引入了分布式的资源相关库,它是在用户进行语义查询的过程中动态建立起来的,随着资源的内容和状态的变化而不断变化,可以动态更新,最真实地反映资源的语义信息。文章确信该算法在保证查全率的基础上,会提高语义查询的查准率,并缩短返回查询结果的时间。 相似文献
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基于模糊支持向量机的面向语义图像检索算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
为了缩减图像低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”,本文提出一种基于模糊支持向量机的面向语义图像检索(SBIR-FSVM)算法。在提取图像的低层特征的基础上,本文将最小隶属度模糊支持向量机引入到图像检索技术中,获取图像语义信息及消除传统支持向量机(SVM)在多类分类中产生的不可分区域,从而实现面向语义的图像检索。实验结果表明,本文提出的SBIR-FSVM算法与基于SVM的图像检索算法及综合多特征的基于内容的图像检索算法相比均有了显著的改进。 相似文献
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为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像,提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步:基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联,在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像;接下来在图像扩展检索中,采用基于SIFT特征的相似图像检索,利用之前得到的“种子”图像作为查询条件,在网络图像库中进行扩展检索,并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出,最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性,在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验,实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果,并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。 相似文献
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《模式识别与人工智能》2014,(4)
图像语义检索的一个有效解决途径是找到图像底层特征与文本语义之间的关联.文中在核方法和图拉普拉斯矩阵的基础上,提出一种相关空间嵌入算法,并利用文本隐性语义索引和图像特征的视觉单词,构造出文本语义空间与图像特征空间这两个异构空间的相关关系,从而找出文本语义与视觉单词间潜在关联,实现图像的语义检索.文中算法把保持数据流形结构的一致性作为一种先验约束,将文本语义空间和图像特征空间中的数据点嵌入到同一个相关空间中.因此,与典型相关分析算法相比,这种相关嵌入映射不仅可揭示不同数据空间之间存在的相关关系,还可在相关空间中保留原始数据分布结构,从而提高算法的可靠性.实验验证文中算法的有效性,为图像语义检索提供一种可行方法. 相似文献
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由于基于图像高层语义信息的图像检索与传统的图像特征匹配检索相比,在检索的准确性、结果相关性以及降低误检率等方面具有明显的优势,因此高效的图像检索方法应该充分利用图像蕴涵的高层语义信息。为了利用图像的高层语义信息来进行图像检索,在深入研究图像高层语义的低层特征描述的基础上,提出了图像语义的层次划分,并对每个高层语义层提出了语义抽取和检索算法。实验结果表明,该检索算法可以有效地对图像高层语义信息进行提取,并可作为新型高效图像检索系统的一个模型。 相似文献
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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。 相似文献
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如何跨越低层特征描述到高层语义知识的“语义鸿沟”已成为跨媒体检索(CMR)问题的关键,提出一个基于多模态融合描述和时空上下文语义的跨媒体检索模型,对多模态融合的特征采用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的降维算法、采用基于支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)的混合分类器进行语义映射,同时给出了时空模糊聚类分析方法和基于相关反馈的跨媒体检索算法。并在此基础上开发出基于该模型的原型系统,成功验证了该模型的可行性和正确性,可为相关系统的设计者提供思路。 相似文献
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在信息检索过程中引入语义,可以大大提高信息检索准确度,其中Ontology扮演了重要的角色.基于Ontology研究了语义信息检索原理、体系结构及其模型实现的关键技术,设计并实现了基于Ontology的信息检索系统原型,对研究进行了验证.实验结果表明,基于Ontology的检索大大提高了信息的查准率和查全率. 相似文献
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基于关键词处理的传统检索技术会在检索过程中遗漏大量与检索概念相关或同义的内容。针对这种情况,提出了一种基于本体的Web信息检索模型。另外该模型通过解析语义文档并分析所需的概念属性之间的关系得到一定的相似度,并在检索过程中利用该相似度进行语义扩展。 相似文献
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Pablo Castells Miriam Fernandez David Vallet 《Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on》2007,19(2):261-272
Semantic search has been one of the motivations of the semantic Web since it was envisioned. We propose a model for the exploitation of ontology-based knowledge bases to improve search over large document repositories. In our view of information retrieval on the semantic Web, a search engine returns documents rather than, or in addition to, exact values in response to user queries. For this purpose, our approach includes an ontology-based scheme for the semiautomatic annotation of documents and a retrieval system. The retrieval model is based on an adaptation of the classic vector-space model, including an annotation weighting algorithm, and a ranking algorithm. Semantic search is combined with conventional keyword-based retrieval to achieve tolerance to knowledge base incompleteness. Experiments are shown where our approach is tested on corpora of significant scale, showing clear improvements with respect to keyword-based search 相似文献
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通过对基于统计的信息检索模型和基于本体的信息检索模型进行分析比较,得知这两种模型在某种程度上互补:基于统计的信息检索模型强调关键字的统计信息,然而忽略了关键字之间的语义信息;基于本体的信息检索模型强调关键字之间的语义信息,然而忽略了关键字的统计信息.结合两种信息检索模型各自的优点提出了一种混合的信息检索模型,实验证明该模型在查全率和查准率方面较基于统计的信息检索模型和基于本体的信息检索模型有了一定的改进. 相似文献
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基于本体的语义网检索模型及关键技术研究 总被引:3,自引:1,他引:3
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. 相似文献
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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。 相似文献