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为解释本体中概念不满足的原因,利用2个对等转换（即公理细化和本体约减）与3个判别规则识别不满足概念C的最小不一致知识子集（MUPS）.其中,判别规则基于不满足概念的传递性,将MUPS分为3类：完全依赖于C（MUPSf）、传递依赖于C（MUPSt）和不确定依赖于C（MUPSu）.实验结果表明：在本体不满足概念的MUPS中,MUPSt往往占大多数,但只有MUPSf可以明确指出概念不满足的根本原因.本体建模人员和领域专家可以采用迭代修复方式,每一次修复只考虑MUPSf,以提高修复效率.所得分类结果对于从修复角度评价本体质量以及指导修复工作都具有重要意义. 相似文献
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为了改善真实网络数据集上自动问答系统的性能,定义出新的问题类别集合和通用的答案重新排序模型.问题分类器借助先验词典和语法分析,将语义和语法信息引入信息检索和机器学习方法,呈现为多种多样的训练属性,包括疑问词、中心动词、疑问词与中心动词依赖关系、中心助动词位置、中心名词、中心名词顶级上位词等.进而通过问题类别信息,对问答查询结果重新排序.实验表明：分类器能够精确实现真实网络数据集的问题分类,重新排序后的自动问答结果也能得到明显改善.这说明借助语义和语法信息,真实网络数据集上的自动问答系统等应用可以得到改善,显示出更好的性能. 相似文献
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