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1.
VISION:集成分类法、主题词表和语义元数据的概念网络 总被引：19，自引：2，他引：17
本文提出了一种在分类法和主题词表的基础上集成语义元数据、构建概念网络、实现概念检索的方法.和其他的概念检索系统相比,它的最大特色是在检索之前先将信息资源根据其内容和主题组织到概念网络中.这样的概念网络,既是一个资源组织的框架,又是一个知识浏览和概念检索的信息空间.同时,还能支持用户学习.文章介绍了国内外概念检索的研究现状,讨论了集成分类法、主题词表和语义元数据构建概念网络的方法和好处.介绍了一个原型系统VISION,它是在<中国分类主题词表>的基础上,利用北京大学图书馆计算机类的书目数据实现的.文章最后进行深入讨论并介绍下一步的研究工作. 相似文献
2.
基于模糊语义距离的多媒体信息检索方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
与传统的数据库精确查询不同 ,多媒体信息检索的查询条件是不完备的。本文叙述利用模糊语义距离来检索多媒体数据库中信息的原理、算法 ,并将模糊相似测试作为检索结果判断标准 ,最后通过一个示例来说明本方法的使用。 相似文献
3.
李亚丽 《玉溪师范学院学报》2006,22(8):86-89
现代汉语中,名词能够与动词组合构成N+V状中短语,其性质是动词性的,在句中能作谓语、定语、主语和宾语。N+V状中短语在作谓语时,其中的名词性状语N从语义指向上看,有时指向谓语动词V,有时指向结构中的其他名词性成分。 相似文献
4.
古汉语双宾动词与双宾语位置关系初探 总被引：1，自引：0，他引：1
张先坦 《山西师大学报(社会科学版)》2004,31(1):141-144
古汉语双宾动词与其所带的双宾语的位置有一定的对应关系。我们通过对古文献《左传》、《战国策》、《史记》以及源于其他出处的语料的考查,认为这个观点基本上能成立。其原因主要有动词自身的意义、深层的语义结构关系、时间顺序原则、词性或语用因素的制约等方面。 相似文献
5.
基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
6.
基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引：3，自引：0，他引：3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
7.
句子相似度计算是自动问答系统的重要理论基础和关键实现技术.目前,用于中文自动问答系统的句子相似度计算方法很多,由于缺乏系统的分析,给研究人员带来了较大的不便.依据所利用的特征信息,可以将这些方法分为四类,即基于关键词信息、基于语义信息、基于句法结构信息以及基于多重信息.通过对各类方法实验结果的比较,指出各自的优势和不足.同时指出,基于多重信息的方法是当前的主流方法,实现不同特征信息的最佳权重分配是该类方法今后的研究重点.另外,还提出一个有关相似度概念认识上的看法,即对于中文自动问答系统,实质上依据的是句子的相关度,而不是句子的相似度.通过本文的研究,旨在为中文自动问答领域的句子相似度计算研究提供一定的参考. 相似文献
8.
Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势. 相似文献
9.
10.
如何利用具有本体标注的结构化文档中的语义信息组织P2P网络,提供对基于语义的信息共享与查询的P2P网络支持,是当前P2P网络的研究热点之一.本文提出采用Peer所存储文档中的加权本体概念向量作为Peer的特征向量,通过相似度计算将Peer聚成Peer组,从而构造基于语义的半结构化P2P网络.用户的查询请求由各Peer组内的组服务器负责路由转发,组服务器计算查询请求与各路由表项之间的相似度,将查询向最有可能包含查询目标的Peer组转发.文中较全面地阐述了本体概念局部和全局权重的计算方法.由于P2P网络拓扑的建立过程和查询路由过程均基于语义信息,使得网络的各项性能与基于关键字处理的P2P网络相比,得到了较大的提高. 相似文献