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基于本体匹配的语义对等网信息检索 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于语义相似、本体匹配的对等网信息检索方法.定义语义节点,在节点中通过计算语义相似度,在网络中进行语义匹配来部分替换传统的字符串相似度计算.仿真模拟结果表明,该方法能够有效提高信息检索效率. 相似文献
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基于本体论的网络信息检索 总被引：3，自引：1，他引：3
网络信息的激增和多样化给有效的信息检索带来了种种困难，目前的检索工具仅提供了基于关键字的检索，而忽略了关键字本身所包含的语义内容。针对这些问题，提出了一种基于本体论的网络信息检索方法，该方法可以弥补基于关键字机械匹配检索机制的不足，改善网络信息检索的性能，增强网络信息检索的语义性。 相似文献
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语义网环境下,信息用户以网络为主要获取渠道,传统叙词表亟须做出相应的改变.文章分析了基于本体模式的网络叙词表构建,提出网络叙词表的发展将大范围地发布为关联数据,实现知识组织体系与资源的自动关联,进行语义检索,网络叙词表的集成与分解有助于实现基于专题或领域的术语服务等. 相似文献
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柏纳李(Tim Berners-Lee)在2001年提出"语义网",指出语义网是当前WWW的扩展,网络中所有的信息都具有语义,可以实现机器可识别语义的数据的自动存取和利用,便于人和计算机之间的交互与合作.朝着这个方向,语义web门户的功能实现和建设技术成为了科研工作者研究语义网的平台和实现缩影.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.本文对语义web门户的含义进行了限定,在此基础上重点调研了相对完善的语义web门户的实践研究,对其发展脉络和发展特征进行了分析. 相似文献
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基于语义网的网络智能导航系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对网络智能导航不能根据用户的真实需求,将用户快速、准确地引领到目的地的情况,提出一种基于语义网的网络智能导航系统。通过建立网络信息语义模型和用户需求语义模型,在网络信息和用户之间构建导航语义网,将用户文字描述的具体需求准确理解并输入到导航语义网,在导航语义网中完整理解导航需求,准确实现用户对信息搜索的导航。 相似文献
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数字图书馆中关联检索研究 总被引：1，自引：0，他引：1
语义Web和本体的提出为图书情报检索的研究提供良好的理论支持.在基于本体的数字图书信息检索模型中提出关联检索的问题,并通过贝叶斯网络给出解决方案,为数字图书馆中智能检索实验系统的顺利实施奠定基础. 相似文献
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语义Web技术的广泛研究为社会网络分析方法提供了新的思路,已经成为社会网络分析领域研究的重点问题之一。本文以语义Web技术在社会网络分析中的应用为研究对象,首先回顾了国内外学者在语义Web技术与社会网络分析交叉研究中的成果,然后对社会语义网络进行了分析,并提出了基于语义Web的社会网络分析应用模型,最后指出了该模型实现的技术难点和下一步的研究重点。 相似文献
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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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基于潜在语义分析的影响自然语言检索查准率指标因素的评述 总被引：1，自引：0，他引：1
潜在语义分析是自然语言使用于情报检索系统的理论基础,以此理论建构的空间向量模型是评判检索系统性能优良与否的知识工具。阐述了潜在语义标引(LSI)的基本内容、LSI下影响自然语言检索查准率的因素及向量空间模型检索软件的运行机制。此评述对网络化的情报检索技术的发展起到了一定的参考作用。 相似文献
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基于本体基础提出相似度和相关度分析,以充分挖掘领域本体所提供的背景知识,通过语义推理将描述的隐含语义显式化,提供计算机被描述资源的可理解语义.设计了实现该方法的Web信息检索模型,实验表明该方法能提高查准率和查全率. 相似文献
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本文借鉴文本检索领域的研究成果,利用标注文字信息描述单个模型的语义,采用语义树表达三维模型间的语义,基于WordNet计算检索关键词与语义树中节点的语义相似性,返回语义相关性强的模型。提出较灵活的返回策略,筛选各语义相关节点的代表模型,便于用户进一步优化检索结果。实验结果表明,基于语义树的三维模型检索方法能够提高信息检索的效率,具有较高的理论及应用价值。 相似文献
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[目的/意义]实体语义关系分类是信息抽取重要任务之一，将非结构化文本转化成结构化知识，是构建领域本体、知识图谱、开发问答系统、信息检索系统的基础工作。[方法/过程]本文详细梳理了实体语义关系分类的发展历程，从技术方法、应用领域两方面回顾和总结了近5年国内外的最新研究成果，并指出了研究的不足及未来的研究方向。[结果/结论]热门的深度学习方法抛弃了传统浅层机器学习方法繁琐的特征工程，自动学习文本特征，实验发现，在神经网络模型中融入词法、句法特征、引入注意力机制能有效提升关系分类性能。 相似文献