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语义Web的创建需要一套共同的标准概念体系,即本体(Ontology)。本体的构造手段仍然是以手工构造为主,效率和准确率都非常低,很容易导致知识获取的瓶颈。本文给出一个半自动化的需人工干预的本体学习体系结构,采用平衡的协作建模方式来构造语义Web中的本体;介绍了基于以上体系结构的本体学习的处理过程,并讨论了领域概念抽取,概念之间关系的抽取等关键技术。 相似文献
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作为大规模的语义知识资源，Ontology在智能信息检索和其他智能化的信息资源管理中具有重要的作用。但是要使Ontology真正能够发挥作用，必须要使它具有一定的规模，而采用人工方法构建实用的Ontology需要花费漫长的时间和巨大的成本。本文探讨了一种Ontology的自动构建方法，该方法包括自然语言处理、知识获取、Ontology构建和知识库4个部分，并对每个部分的功能和应用的技术进行了具体介绍。该自动构建系统具有开放性和自我学习的特点，可以面向某领域进行领域Ontology的构建。 相似文献
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信息检索中叙词表与Ontology的比较研究 总被引：3，自引：0，他引：3
从知识组织工具的视角，通过对传统叙词表与新型Ontology两种工具在形式化水平、概念抽象、语义关系表达等3方面的分析与比较，从理论上比较深入地论述了当前信息检索的发展要求与趋势，指出从基于叙词表向基于Ontology工具的转变是信息检索向智能化方向发展的一个重要研究途径。 相似文献