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本文简要介绍了语义桌面的基本知识,给出了个性化语义桌面的概念体系结构。详细阐述了个性化语义桌面的信息组织问题,具体包括信息集成、心智模型、用户上下文和微观语义信息组织。 相似文献
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自然语言语义分析研究进展 总被引：5，自引：0，他引：5
按照自然语言的构成层次——词语、句子和篇章,分析各层次语义分析的内涵、现有的研究策略、理论依据及存在的主要方法,并对现存的两类主要研究策略进行对比分析.认为词语语义分析是指确定词语意义,衡量两个词之间的语义相似度或相关度;句子语义分析研究包含句义分析和句义相似度分析两方面;文本语义分析就是识别文本的意义、主题、类别等语义信息的过程.当前的自然语言语义分析主要存在两种主要的研究策略:基于知识或语义学规则的语义分析和基于统计学的语义分析.基于统计与规则相融合的语义分析方法是未来自然语言语义分析的主流方法,本体语义学是自然语言语义分析的重要基础. 相似文献
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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
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语义网的实现需要为网络上现有的和新的文档进行广泛可用的语义标注,使其内容可被机器所识别和理解。语义标注是清晰、明确、容易理解的,可作为大量应用的服务基础,适用于多种文本,包括网页、普通（非网络）文档、数据库中的文本等。本文根据语义标注的研究历程,介绍了国内外面向文本的语义标注研究现状,对语义标注所使用的技术进行总结;在已有语义标注方法分类的基础上,对现有的标注方法进行分类分析;指出了近年来语义标注方法的不足,并探讨了面向文本文档的语义标注发展趋势。 相似文献
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基于语义的图像检索系统的构建包括以下工作:设计高层语义的描述方式;图像语义 提取,即如何从视觉特征映射到高层语义;语义检索系统的实现。基于MPEC-7图像语义的 XML描述和系统检索的实现方法,构建了基于语义的图像检索系统的框架。图4。参考文献8。 相似文献
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基于本体的数字图书馆检索模型研究(Ⅱ)——语义信息的提取 总被引：5，自引：0，他引：5
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