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OWL具有优良的语义定义性和充分的表达性,可对《中国分类主题词表》转换本体进行形象化描述,并将类目关系与语义信息精准表达出来.《中国分类主题词表》的本体建构方案需将主表与附表分开处理.主表应以类目间关系作为本体处理的重点,以同一关系、等级关系、并列关系和相关关系作为本体处理的基本关系;附表的处理应以词语为中心类,以类号为属性值,以便与叙词表和自然语言系统实现互操作. 相似文献
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论《中国分类主题词表》主题词的相关选择 总被引：3，自引：0，他引：3
在研究《词表》结构的基础上，论述了如何从《词表》中进行主题词的相关选择。指出利用《中国分类主题词表》进行文献的分类主题一体化标引，应根据文献的内涵和外延从相关类目中选择主题词。 相似文献
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对科技论文依据《汉语主题词表》标引关键词问题的思考 总被引：3，自引：0，他引：3
本文在论述关键词定义和《汉语主题词表》局限性的基础上,提出关键词是一种不受词表控制的自由词,它和主题词之间不是等同关系和属种关系,标引关键词不应受《汉语主题词表》控制。《汉语主题词表》更新慢,容量和专指度不足,不适合用于科技论文的主题标引,宜改用专业性叙词表或参考《中国分类主题词表》进行分类和主题的一体化标引。 相似文献
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《中国分类主题词表》的术语网络服务探索——以主题词规范数据为例 总被引：2，自引：0，他引：2
首先论证《中国分类主题词表》一体化语义模型构建与术语服务系统作为相互促进的并行研究思路的可行性。以主题词规范数据的SKOS表征为起点,定义术语服务基本功能需求,采用TDB+Joseki作为语义数据存储方案,Cherrypy作为Web框架,设计术语网络服务原型系统。该基础平台实现关键词检索、单个主题词的HTML页面浏览与链接跳转、多种数据格式输出以及初步的动态可视化展示。 相似文献
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关于《中国分类主题词表》历史,地理类的对应 总被引：1，自引：0，他引：1
关于《中国分类主题词表》历史、地理类的对应杨鸣放（辽宁省图书馆）《中国分类主题词表》是将《中国图书馆图书分类法》（以下称《中图法》）第三版中的实有类目与《汉语主题词表》（以下称《汉表》）中的正式主题词在概念上进行对应转换，从而形成分类号与主题词兼容互... 相似文献
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《中国分类主题词表》的SKOS描述自动转换研究 总被引：2，自引：1，他引：1
SKOS为知识组织系统(叙词表、分类法、主题词表、术语表等)提供了一套语义Web环境下简单灵活、机器可理解的描述和转换机制,使叙词表之间、叙词表与本体之间的共享成为可能.利用Java语言编写内容提取程序,将<中国分类主题词表>电子版中的主题词、词间语义关系、分类号、注释等提取,并分别存储在关系数据库中,然后通过SQL语言从数据库中提取相关字段,用Java语言写入SKOS描述的对应标签中,形成自动转换的SKOS描述代码.但对<中国分类主题词表>的附表部分如何在语义环境中实现SKOS描述及自动转换仍需进一步研究. 相似文献
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指出主题词表和分众分类系统作为两种不同的信息组织系统,在网络资源组织中发挥着各自的作用。以教育领域的主题词及Delicious系统中标签为研究对象,分析主题词在标签系统中的应用状况,发现有57%的主题词被作为标签进行标引,通过统计主题词、标签的频率、字符长度、语言特征等,明确用户标引的特征,依此提出筛选标签作为主题词候选词汇的标准。 相似文献
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王瑞英 《图书馆工作与研究》2011,(5):74-77
《中国分类主题词表》Web版人物主题词在注释、分类、中国人名英文拼写等方面存在着一系列问题。有鉴于此,本文依据相关文献,就自己的理解,谈了一点看法和改进建议。 相似文献
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[目的/意义]基于成果特征标识学者的学术专长是学者画像的重要任务,对学者分类、评审专家遴选、发现小同行等应用具有重要价值。[方法/过程]首先分析揭示学术专长的因素,用层次分析法构造专长标签权重分配模型;采用TextRank和概念链接技术从中英文成果内容中识别主题术语,结合权重筛选出具有领域共识和专长概括性的词汇作为专长标签。选取获得人才称号的多个领域科研人员,从中文或英文代表成果中提取专长标签,以人才公示中的专长领域作为对照基准,通过人工打分和语义计算评测识别效果。[结果/结论]在被贴中文专长标签的学者中,71.9%的个体的专长描述被认为满意。在被贴英文专长标签的学者中,77.2%的个体的专长描述被认为满意。实验表明提出的学者学术专长识别方法具有合理性。主要创新在于：在中英文不同语种以及是否存在外部知识库的条件下,提出从文献内容中挖掘候选标签词的解决方案;结合计量因素,用多种成果特征筛选专长标签,并提出权重分配的方案;针对评价基准欠缺的问题,提出基于语义计算的方式补充答案,从而扩充评价手段。 相似文献
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标签形式的社会性语义越来越占据主导地位,使元数据界在这种新形式的信息内容表达和检索方面面临机遇和挑战。其中,主要的挑战是与标签相关的语境信息的缺失。以Flickr标签为例,对如何利用社会性语义资源来丰富主题元数据进行了实验。实验过程包含4个步骤：收集Flickr标签样本;通过共有信息计算标签间的同现情况;通过Google检索结果来追踪标签对的语境信息;用自然语言处理和机器学习技术来抽取标签间的语义关系。本实验能够利用Google搜索结果构建语境库,并且以自然语言处理和机器学习算法对这些语句进行处理。这种新方法对于赋予标签对以一定语义关系有相当高的准确率。也探讨该方法在利用社会性语义丰富的主题元数据方面的意义。 相似文献
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[目的/意义]针对大众分类法和知识组织系统各自的优势和缺点,构建兼有大众分类和概念本体特征的新本体,利用语义关联技术为标签添加语义,以克服传统分类线性结构的缺陷。[方法/过程]建立一个"文学图书本体", 该本体以每对概念与标签之间的资源相似率为标准,采用标签—概念映射和集成技术把标签映射到概念框架中,从而一方面赋予标签以等级关系、同一关系和相关关系等语义,另一方面提高概念本体的标引能力,使每种图书的属性充分得到语义表达和揭示。[结果/结论]试验表明,新本体在容纳性、灵活性和多向语义关联方面的功能,均有显著提高,因而可提高图书资源的知识表示和组织能力。 相似文献
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最新标签本体：标签和民俗分类法语义模型 总被引：3，自引：0，他引：3
Hak Lae Kim Simon Scerri John G.Breslin Stefan Decker Hong Gee Kim 丁鹏宇 黄田青 刘炜 《现代图书情报技术》2009,3(3):30-37
当前,人们越来越关注协作化标签系统中标签数据的表示和共享。传统的标签（指随意标注的、没有与结构化本体相关联的标签）由于语言和语法的差异以及录入错误等,不适于做协作化处理。而且标签反映的是用户个人的观点,也不对同义词、词形变化或者其他对照映射关系做规范处理。因此笔者认为,标签的常规处理方法对语义协作的贡献非常有限,即便是有,要让计算机实现自动共享也是极其困难的。在语义层面上讨论数种协作标签标注的方法,提出一个标签协作标注和设计民俗分类法的概念模型,同时比较已有的标签本体,提出一个评价标准,并参照该标准讨论这些标签本体的优缺点。 相似文献
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[目的/意义]保护敦煌文化遗产,为敦煌壁画提供移动视觉搜索服务,以助用户高效、便捷地获取敦煌壁画丰富知识资源。[方法/过程]构建基于BoW的图像底层特征匹配和基于主题标签的高层语义关联的移动视觉搜索模型,用SIFT提取图像局部特征,K-means生成有K个视觉单词组成的视觉词典,计算图像映射到视觉词典的TF-IDF向量,通过内积计算相似度匹配图像并排序;根据图像主题添加语义标签,提取最匹配图像的标签实现语义关联搜索;最后收集1200张敦煌壁画图片验证模型的有效性。[结果/结论]在视觉单词数为1000时BoW+SIFT的图像搜索耗时163ms,且图像大小在0.5-2.5倍范围的准确率在83.7%以上,可有效搜索主题语义关联图像。 相似文献
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P L Miller J S Morrow S M Powsner C A Riely 《Bulletin of the Medical Library Association》1988,76(2):131-136
An experimental computer-based bibliographic retrieval system has been implemented to explore how semantic (conceptual) relationships between MeSH terms might assist the retrieval process. To construct the experimental system's database, lists of abstracts were produced using MEDLINE. Each list contained papers discussing a specified pair of terms. Each abstract was then analyzed to determine the specific relationship(s) between the two terms discussed in that paper. The project then explored how these semantic relationships could be incorporated into the computer to enhance bibliographic retrieval. 相似文献
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针对Folksonomy存在模糊、同义字现象,在简要介绍Folksonomy相关研究基础上,深入探讨Folksonomy语义挖掘的两种模式——层次分类分析和三部图分析,认为两者的研究对象、表示Folksonomy的方法及研究目的是相同的,区别在于前者是将三元类层次结构所体现的父子关系作为挖掘模糊标签语义的依据,后者是通过构建一个用户－文档矩阵挖掘模糊标签的语义,最后指出研究与某个标签相关联的文档和用户网络可以揭示标签的不同含义。 相似文献
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文本主题可视化及其在上市公司风险分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
使用可视化的方法,从词汇的粒度去发现和描述主题,指出属于同一个主题的词汇之间存在集聚特性,使用转置向量空间中的邻近关系表示这种集聚特性,进而使用多维尺度分析的方法将词汇之间的邻近关系投影到低维的MDS空间图中,以使有集聚关系、从属于同一个主题的词汇在空间图中聚类成主题。最后,将该方法成功应用于计算机应用服务业上市公司的风险分析,揭示该行业市场风险的具体表现和语义内容。 相似文献
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大众标注系统中基于本体的语义检索研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大众标注系统中由于用户添加标签的多样性和模糊性导致的检索准确性问题,建立基于本体的大众标注系统语义检索模型,分析需要解决的关键问题,如基于社会化标签建立系统专用的本体和利用构建的本体实现语义检索,据此详细分类并阐述当前研究,并对未来研究进行展望。 相似文献
