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Internet已成为全球最丰富的数据源,数据类型繁杂且动态变化,如何从中快速准确地检索出用户所需要的信息是一个亟待解决的问题.传统的搜索引擎基于语法的方式进行搜索,缺乏语义信息,难以准确地表达用户的查询需求和被检索对象的文档语义,致使查准率和查全率较低且搜索范围有限.本文对现有的语义检索方法进行了研究,分析了其中存在的问题,在此基础上提出了一种基于领域的语义搜索引擎模型,结合语义Web技术,使用领域本体元数据模型对用户的查询进行语义化规范,依据领域本体模式抽取文档中的知识并RDF化,准确地表达了用户的查询语义和作为被查询对象的文档语义,可以大大提高检索的准确性和检索效率,详细地给出了模型的体系结构、基本功能和工作原理. 相似文献
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针对传统检索模型局限于语法层次上关键词匹配的特点,以领域本体为知识组织方式,提出了一种基于领域本体的语义检索模型,同时给出了该模型中的查询语义扩展算法和相似度计算算法。 相似文献
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随着TBT预测预警系统对信息量需求的急剧增大,而目前通用检索系统检索出的文档信息与专业领域用户需要的准确信息存在着很大的差距,因此我们在目前研究成果的基础上,提出基于本体的TBT文档检索系统模型,并针对语义模型中本体库的构建、文档的语义向量的标引和抽取、相应语义相似度的计算等关键技术提出了新的改进方法,通过实例试验分析证明这种检索方法是有效的。 相似文献
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针对实现敏捷供应链的知识服务体系的关键之一-服务检索,提出一个基于供应链领域本体的知识服务语义检索模型.主要是利用构建好的供应链领域本体的概念关系对用户的查询条件和已有知识管理系统中能够提供知识服务的文本文档进行语义分析,分别形成各自由概念和属性描述的语叉向量,通过两语义向量的匹配,检索出能够较好满足用户需求的知识服务. 相似文献