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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 152 毫秒
1.
语义web环境下语义推理的研究与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
从语义推理技术入手,主要针对描述逻辑、推理算法和推理机三个方面进行了研究分析。在此基础上,本文进行了语义推理原型系统的设计与实现。系统在语义分析模块中利用语义推理进行检索词的规范和扩展,在语义检索模块通过语义推理挖掘关联隐含知识。通过语义推理原型系统的构建,利用专用推理机Pellet与Jena推理子系统层叠的方式进行语义推理,为今后各种知识服务系统的语义推理提供参考依据。  相似文献   

2.
王清飞 《图书馆界》2011,(6):7-9,28
首先分析了目前主流搜索引擎存在的问题,然后对国内外将语义技术应用到搜索引擎中的现状进行了分析,最后具体分析了将语义技术应用到存储技术、检索技术、数据库技术和分词算法的可行性。  相似文献   

3.
本文基于语义网格技术的特点和优势,提出数字图书馆知识服务模型,同时利用本体技术对知识进行语义表示,构建了语义服务发布和语义服务发现模型,设计出寻找服务的最佳匹配算法,实现了数字图书馆的跨平台应用和智能检索。  相似文献   

4.
基于语义计算的查询扩展优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
桑艳艳  刘培刚  李勇 《情报学报》2007,26(5):704-710
查询扩展技术是指在原有查询的基础上加入与用户输入的检索用词相关联的新词,组成新的更长、更准确的查询,用于弥补用户查询信息不足的缺陷.为了提高文本检索的效率,纳入网络检索环境下的用户个人偏好,在查询扩展技术中引入语义计算是一个重要研究方向.文章从语义计算的角度提出了基于语义关联树的查询扩展算法,通过动态生成语义关联树,有效降低词相似度矩阵计算工作量.通过控制语义关联树的层次结构及复杂度,灵活高效的生成不同语义空间模型.实验证明,该算法能有效提高文本检索的准确率.  相似文献   

5.
基于个体概念语义关系的微内容发现研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的超文本标记语言只能显示而不能使计算机理解页面信息,导致传统的基于关键词的检索工具的查准率、查全率和智能化程度都较低.虽然语义网可以解决计算机对页面信息的理解问题,但以往基于本体的语义匹配算法通常是面向类概念的,在精度上不能满足微内容的发现需求.本文面向微内容检索应用,在分析了个体概念的语义特征的基础上,提出了基于语义关系的个体匹配规则、索引结构和相应的语义检索算法.最后,通过实验验证,证明了基于个体语义关系的聚合机制具有更高的聚合细腻度,所提出的语义检索算法在面向微内容的检索应用中是有效的.  相似文献   

6.
为了提高文本挖掘的深度和精度,研究并提出了一种基于领域本体的语义文本挖掘模型.该模型利用语义角色标注进行语义分析,获取概念和概念间的语义关系,提高文本表示的准确度;针对传统的知识挖掘算法不能有效挖掘语义元数据库,设计了一种基于语义的模式挖掘算法挖掘文本深层的语义模式.实验结果表明,该模型能够挖掘文本数据库中的深层语义知识,获取的模式具有很强的潜在应用价值,设计的算法具有很强的适应性和可扩展性.  相似文献   

7.
董慧  余传明  姜赢  杨宁  徐国虎  张华 《情报学报》2006,25(4):451-461
语义信息提取是一项较新的技术,本文讨论语义信息提取的定义、原理和思路,并以国共两党关系历史为领域背景,详细分析语义信息提取的过程,即对于待处理的自然语言文字,将其进行分段和分句;针对拆分出的句子,进行分词和词性标注;在词性标注的基础上选择适当动词作为句子的语义谓词;判断该谓词是否属于语义谓词列表;再根据语义谓词来获取相关的语义实体,同时对于指示代词进行消解;最后对时间和地点维进行提取,并更新语义提取背景。本文还对开发过程中所用到的数据结构、关键算法进行了分析。  相似文献   

8.
语义Web门户基于本体技术,采用一系列的语义Web技术实现了语义查询、语义浏览、语义发布和语义个性化。文章重点调研了相对完善的语义Web门户,并在此基础上归纳总结了语义Web门户相关的实施方案以及它对科研活动的支持。  相似文献   

9.
介绍语义数字图书馆系统的定义,在系统技术框架、内容和元数据、语义技术应用三个方面对语义数字图书馆系统BRICKS、Fedora和JeromeDL进行分析比较,展望语义数字图书馆系统的发展趋势.  相似文献   

10.
语义维基技术及应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
语义维基系统就是将传统的维基系统和语义网技术结合起来,这样使得一方面维基系统可以利用语义网技术提供比目前的维基系统更好的用户界面、更先进的检索和导航工具,另一方面语义网也以借助维基的方便、简单性和共享性使得非技术的普通用户也能够参与到语义网建设中。本文主要介绍了语义维基的特点,及在本体工程、知识管理和教育环境的应用,并介绍了国外5个具有代表性的语义维基原型系统。  相似文献   

11.
基于领域本体实现全网信息的智能搜索方法研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了克服基于关键词匹配的传统搜索引擎不能有效处理复杂语义的问题,提出了一种基于领域本体实现面向整个网络空间的信息智能搜索方法.首先研究了支持网络信息搜索的领域本体结构和表示方法;重点研究了基于领域本体对用户的检索关键词进行语义处理技术,并且设计了一个算法提高语义推理效率;探究了自动调用搜索引擎,按照语义处理后的检索表达式完成全网信息搜索的方法.实验证明,本方法在略有提高查准率的同时,显著提高了网络信息搜索的查全率.  相似文献   

12.
基于专利文献的技术演化分析方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在分析现有方法之不足的基础上,提出一种更完善的基于专利文献的技术演化分析方法:①采用分类号替代关键词作为专利文档聚类的基础;②采用基于语义的分类号-专利文档相似矩阵代替关键词-专利文档存在矩阵聚类;③采用更适合小样本聚类的系统聚类法。以石墨烯传感器技术为例,进行实证分析,绘制出石墨烯传感器技术层次语义网络图与技术演化图。研究结果显示,该方法可较好地应用于专利技术演化分析。  相似文献   

13.
面对网络中日益丰富的文本性情感信息资源,利用关联挖掘技术对其进行智能化的自动挖掘与分析,获取语义层面的用户情感知识,对于企业竞争策略的制定和竞争优势的保持具有重要的潜在价值。将关联挖掘技术融入文本情感分析之中,研究并设计一种融合语义关联挖掘的文本情感分析算法,实现语义层面的情感分析与用户情感知识挖掘。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情感分析的准确率与效率以及关联挖掘的深度与广度。  相似文献   

14.
探讨当前搜索引擎存在的问题以及搜索引擎的语义功能需求,然后基于Web搜索引擎和语义Web,提出语义Web环境下的搜索引擎功能流图,并针对crawler、本体与知识库、语义注释、筛选与推理、语义索引、语义检索等对搜索引擎的功能进行分析。语义Web环境下的搜索引擎将促进信息、知识需求得到更好、更精确的语义表述和满足,推动高效的信息和知识管理。  相似文献   

15.
基于Web3.0的数字资源整合研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文从Web3.0的概念、特征、关键技术(语义网)入手,对数字资源整合做了较为系统的研究,最后重点介绍了Web3.0在资源整合门户建设中的应用:自由整合与有效聚合、搜索引擎、构建统一检索平台和应用程序整合等。  相似文献   

16.
基于领域本体的语义知识检索研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统知识检索效率低、精度不高等问题,引入本体技术,构建基于领域本体的语义知识检索系统架构,提出综合语义相似度的知识检索算法。算法综合考虑概念间的关系类型、概念所处的层次深度、概念密度、概念间连接的强度以及概念的属性等因素计算语义相似度,避免传统检索中存在的检索精度不高等问题。该模型为构建语义知识检索系统以及解决系统构建中的关键问题提供了理论指导。  相似文献   

17.
王小玉  董诚  曾文 《情报工程》2015,1(6):102-108
本文对科技政策及语义分析方法研究现状的进行了调研,重点对句子相似度匹配算法和段落相似度匹配算法,以及倾向性分析算法等几种语义分析方法进行了对比分析,并总结其各自的适用性和优缺点,为下一步科技政策语义分析模型的构建研究提供研究基础。  相似文献   

18.
旨在实现对给定的实体对象集匹配出尽可能宽的实体对象面,以帮助用户快速找到相关信息,尤其是那些需动态整合的特定领域的语义关联信息。分析Web文档中的实体对象结构及其关系,并借助Schema.org方案中的语义分类思想,提出构建具有语义特性的实体对象数据库建设方案。基于该数据库提出一个自适应的实体对象检索框架,该框架能对用户的查询意图进行分析并进行语义分类,形成一条条涵盖实体对象的查询语句,接着“智能地”选择、执行某些具有优先权的查询语句以匹配出那些保存在事实数据库中的相关实体对象。本研究旨在一定程度上实现“滚雪球”式的高效检索思想,满足智能检索技术的需求,促进以实体对象作为研究对象的情报理论研究工作的开展,并为智能情报检索技术的应用规划提供有用参考。  相似文献   

19.
[目的/意义]技术创新服务平台的建设中需要智能搜索引擎技术,智能搜索引擎技术的内涵或者说重点在于自动语义标注.技术创新服务平台上对搜索引擎的要求,与大众的搜索引擎的需求还是不同的,处理的对象主要是专业领域的文本,通过语义标注技术,能快速对企业文档进行语义化和结构化组织,从而为企业提供精准的知识服务.[方法/过程]针对专业领域语义标注的相关问题,在进行深入研究与探讨的基础上,将语义标注理解为是对一组文档资源进行组织语义化的过程,提出利用结构化语义概念资源或集合对数字化文本进行自动标引的方法,并根据概念实体出现频次、位置和关系等因素,自动抽取相关语义概念集合,实现相关文本的语义内容的自动标注.[结果/结论]评价语义标注相关实验的效果,展示语义标注的具体应用场景.同时,体现领域本体与语义标注语料不断更新、进化、形成互动的过程,旨在为专业领域的语义自动标注及智能搜索引擎的构建提供有益的参考.  相似文献   

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