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针对传统检索方法在当今网络信息环境下所面临的问题,提出基于领域本体的专业文献信息检索模型,就信息组织、查询处理和语义检索过程进行研究,并开发一个基于领域本体的专业文献信息检索原型系统.比较测试表明,基于领域本体的专业文献信息检索不仅具有实现可行性,而且在检索效果上优于传统的检索模式,具有一定的应用前景. 相似文献
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网络信息语义组织和检索的实现路径 总被引：1，自引：0，他引：1
针对网络信息语义组织和检索的研究现状,指出基于语义知识组织基础上的语义概念检索是解决问题的根本之道,主要探讨在受限领域中如何引入新兴的知识组织技术——本体和主题图实现语义检索,阐述语义信息组织和检索的两条实现路径:基于本体的语义检索及基于主题图的知识导航。 相似文献
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基于本体的期刊论文检索系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统期刊论文检索无语义扩展查询的问题,文章中将本体引入期刊论文进行检索。选择Protégé本体编辑工具构建领域本体,通过Jena进行语义推理,基于Java编程语言实现了智能化的期刊论文检索系统,并对该系统的开发思路和关键技术进行了说明,最后演示了系统运行的结果。 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
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基于语义的馆藏信息检索模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了语义网的概念及其层次模型，提出一种新型的基于语义的图书馆馆藏信息检索模型，给出了系统的架构体系，分析了系统实现的关键技术。该系统以语义网及本体为基础，将传统的基于关键词的检索提高到基于语义检索。 相似文献
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基于本体的语义检索是提高信息系统检索精确度的有效途径之一.概念云是云模型在信息领域的应用,是本体中的概念按照一定算法在页面中的排列聚合.基于本体与概念云来构建信息检索系统,其设计方案是采用自上而下与自下而上的两种方式相结合构造全局本体、局部上层本体、局部下层本体;再使用Web2.0环境下的内容管理工具进行本体中概念的管理与组织,从而形成概念云;最后以本体与概念云来完善信息检索系统,既提高检准率,又满足用户对知识获取的需求,并可为其他本体系统构建者提供对概念的获取与重用用户知识的功能.本文还描述了本系统语义检索功能实现的原理,阐述了该系统基本实现步骤和关键细节,并展示了该系统的部分功能. 相似文献
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针对语义检索在实际应用中面临的用户查询意图获取困难、潜在语义索引计算复杂、领域本体覆盖范围小、概念语义类型不丰富、自动化程度低等问题,提出基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型。实验表明这种模型能够过滤掉大量与用户查询无关的信息,提高信息检索系统的检准率,并很好地满足用户可视化和个性化检索需求。 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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文本检索的潜在语义索引法初探 总被引：5，自引：0，他引：5
传统的文本检索方式是基于提问集合和文本集合的单纯语词匹配检索,然而这并不能解决检索实践过程中存在的同义和多义问题。文章阐述了文本检索的潜在语义索引法的原理并通过实验来验证潜在语义索引可以用来解决同义和多义问题,完善检索系统的性能。 相似文献
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数字图像的语义描述与标注是解决图像检索中语义鸿沟问题的关键。由于缺乏面向领域的有效的数字图像描述方法规范,基于图像底层视觉特征的机器标注和基于专家知识的人为标注的标注结果都存在标注信息质量不高和结果不统一的问题。针对这一现实问题,本文基于图像元数据和信息需求理论,针对敦煌壁画数字图像这一特定文化遗产领域,提出了语义描述框架和领域主题词表相结合的数字图像内容语义描述方法,详细阐述了语义层次及其相互关系。同时,从图像语义描述粒度的角度讨论了语义粒度大小对标注成本的影响,以及该语义描述框架的可移植性问题。图4。表5。参考文献25。 相似文献
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Jena在实现基于Ontology的语义检索中的应用研究* 总被引：13，自引：0，他引：13
提出实现基于Ontology的语义检索的基本思路和要解决的关键性问题，详细介绍Jena的具体内容及其在实现语义检索中的作用。 相似文献
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调研UMLS构成和建设特点,重点研究UMLS在检索方面的应用实例,分析归纳UMLS在语义化、智能化检索方面的功能设计、实现方法与实际效果,以期为基于集成式知识组织系统的智能检索应用的场景功能设计、技术开发和实现,提供借鉴和参考。UMLS在智能检索中的应用主要包括:(1)扩展检索,主要有同义词扩展、等级结构扩展和词组切分扩展等方法;(2)语义检索,基于概念和概念之间的关系进行检索和结果内容表达;(3)问答式检索,包括问题分析、文献检索、语句提取、答案生成和语义聚类。 相似文献
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一种基于语义相似度和多属性决策方法的商品信息智能检索模型* 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种结合语义检索和多属性决策方法的商品信息检索模型。通过构建语义向量空间进行语义相似度计算,以实现检索结果与顾客查询关键词的语义匹配;同时该模型也采用TOPSIS多属性决策方法对检索到的商品进行效用值计算,从而建立商品内容的比较机制。最后,从准确率、顾客接受度等指标通过实验证实该模型的有效性,能够提高商品信息检索的精准度。 相似文献