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在信息检索过程中,因查询词短少而引起的检索歧义性是影响检索效率的主要原因之一,而查询扩展方法和本体扩展方法能有效改善这一问题.提出一种基于本体和局部上下文分析的查询扩展方法:本体扩展根据本体推理规则对短查询词进行推理,得到与查询词有逻辑关联的推理结果集,为查询词加入了标准化的关联信息.局部上下文分析通过对文档库的分析,在与用户查询词最相关的前m篇文档中抽取与用户查询词最相关的n个扩展词,为查询词加入了统计扩展信息.将两部分扩展查询词合并,再通过扩展查询词相关度计算对搜索结果集进行排序.该方法结合了这两种方法的各自优势,从语义角度扩展关键词.实验分析表明,该方法能有效提高检索查全率和查准率. 相似文献
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为解决语义网检索过程中缺少推理导致语义检索性能不高的问题,提出一个基于推理的语义网检索模型,并介绍了该模型实现的关键技术.针对构建的领域本体,使用SWRL规则语言进行本体完善把本体中的隐性知识表示出来;在信息抽取过程中,对于识别出的实体,利用推理规则,获得更加丰富的实例知识库;对于用户输入的查询条件,利用完善的本体知识库及规则得到更多的相似概念实现查询扩展;进行语义匹配,获得更为精准的检索结果.实验结果表明,该模型能提高信息检索的语义性,得到较满意的信息检索结果. 相似文献
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为了构建政府信息领域本体,将其应用于政府信息检索系统中,提高系统的查全率和查准率,提出了利用现有术语丰富的政务主题词表构建政府信息领域本体的方法.该方法以政府信息这个核心概念和其属性为中心,将政务主题词表中的主题词和词间关系有序的转化到本体中,并在此基础上进一步挖掘了领域业务相关的关系,丰富了本体蕴涵的知识.进而将本体应用于政府信息检索系统中,改善了原系统的检索效果,同时也验证了该本体构建方法的有效性. 相似文献
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本体映射的核心在于语义相似度算法,单一的概念相似度计算方法往往不利于提高相似度的精度。本文针对机械零部件领域本体(MPO)提出一种基于本体加权树的语义相似度算法OWSTS,利用MPO提取领域知识文档标题信息中的核心概念,并结合OWSTS算法来确定文档信息与查询式间的语义关联程度。该方法在GB_MPO智能信息检索系统中得到较好的应用。实验表明,该方法与基于TF*IDF的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。 相似文献
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针对传统电子商务推荐算法的不足,提出了综合语义相似度的案例检索算法。算法通过加权平均商品的概念语义相似度、基于类型的属性语义相似度和基于数据类型的属性值相似度,来计算案例的综合相似度,避免了传统推荐算法中计算相似度仅靠属性值,没考虑语义和属性类型的影响造成的效率低、精度差等问题。设计了领域本体协同案例推理的电子商务智能推荐系统架构,通过在领域本体中抽取语义要素对案例进行表示,拓宽了案例求解空间,达到了协助用户检索及完成商品推荐的任务。经实例对比分析该算法有效且精度较高。 相似文献
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基于本体的智能信息检索系统的构建方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了解决目前传统的信息检索工具返回大量无关的信息或漏检有用信息的问题,首先引入了本体的基本概念及其在信息检索中的用途,在此基础上提出了一种基于本体的智能信息检索系统模型.该模型首先使用基于SOM神经网络和分层聚类的两阶聚类算法自动的产生本体,免除了人工构造本体的繁琐,然后利用本体中概念及概念之间明确的关系描述,将用户提出的检索要求进行语义上的扩充,使信息检索过程更加智能化,大大提高了检索的查全率和查准率. 相似文献
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为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义.文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成.文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度. 相似文献
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介绍了本体Ontology的概念和理论知识,提出一种基于本体的Web信息检索模型.该模型利用本体技术对Internet上的各类信息进行领域分类,规范用户信息检索模式,以达到快速、准确找到用户所需信息的目的. 相似文献
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传统的云计算下的可搜索加密算法没有对查询关键词进行语义扩展,导致了用户查询意图与返回结果存在语义偏差,并且对检索结果的相关度排序不够合理,无法满足用户对智能搜索的需求。对此,提出了一种支持语义的可搜索加密方法。该方法利用本体知识库实现了用户查询的语义拓展,并通过语义相似度来控制扩展词的个数,防止因拓展词过多影响检索的精确度。同时,该方法利用文档向量、查询向量分块技术构造出对应的标记向量,以过滤无关文档,并在查询-文档的相似度得分中引入了语义相似度、关键词位置加权评分及关键词-文档相关度等影响因子,实现了检索结果的有效排序。实验结果表明,该方法在提高检索效率的基础上显著改善了检索结果的排序效果,提高了用户满意度。 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
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基于领域本体的语义标注方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础. 相似文献
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领域本体的概念相似度计算 总被引:11,自引:1,他引:11
随着本体在信息检索、人工智能等领域的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为了本体研究的一大热点。当前领域本体中概念相似度的研究主要是利用概念的上下位关系进行计算,但这并没有完整反映出概念的语义信息。论文提出的算法将概念相似度计算分为两层,一层是概念语义初始相似度层,其主要利用概念之间的距离来计算概念的初始相似度。另一层是概念非上下位关系相似度层,其在概念初始相似度的基础上,计算概念通过非上下位关系体现出的相似度。最后通过综合计算,得到领域本体中概念的实际相似度。实验证明,该方法充分利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。 相似文献