基于ontology的语义检索模型架构     

焦玉英  张璐 《山东图书馆季刊》2006,(3):10-14

目前的web信息检索中，存在着检索效率低下的问题，很难满足普通用户基于自然语言的检索要求，也不具备语义推理能力，无法实现智能化的检索。而源于知识工程和人工智能领域的本体理论和技术，能够很好地处理自然语言理解问题和具有基于语义的推理机制，因此成为改进传统信息检索方式的良好工具。本文就运用本体理论，在对目前的各种研究进行了调查以后，区别了几个关键的容易混淆的概念，然后提出了一个基于ontology的、web环境下的语义检索系统的结构模型。  相似文献   

图书馆生存环境分析与发展方向研究   总被引：5，自引：0，他引：5  

宿世明 《图书情报知识》2006,(6):52-56

本文从知识信息产业、知识信息服务业和准数字图书馆商业公司对图书馆造成冲击的角度,对现阶段图书馆的生存环境进行了全面系统的分析,指出挖掘、重组图书馆核心竞争力是紧迫和必要的。  相似文献   

知识组织系统中关系模式的应用比较   总被引：2，自引：0，他引：2  

牟冬梅  王丽伟 《图书与情报》2006,(5):58-61

文章以医学数字信息资源知识组织为案例，对领域本体、目前常用的医学数字信息资源知识组织的工具《医学主题词表》和统一医学语言系统的语义网络进行对比研究，深入分析了三者的联系和区别，在此基础上讨论了知识组织体系中的关系模式在知识组织中的应用特点。信息资源知识组织有赖于领域本体的完善，而领域本体高质高效的构建和应用需充分发扬和整合主题词表和语义网络的成果，即利用叙词表已经规范了的专业概念和语义网络定义的语义类型。  相似文献   

语义网络多面观     

黄媛 《图书馆学研究》2006,(1):47-50,6

在可扩展标记语言XML、资源描述框架RDF、本体互换语言OIL和其他新出现的标准的帮助下，语义Web有可能对已经存在的Web数据提供更多的结构和意义，这将会引导WWW发展到一个新的全球性网络：语义Web在这个网络上可以发现很多有效的信息。语义Web的实现将会对下一代的数字图书馆产生巨大的影响。  相似文献   

从分类主题论文看图书馆学研究的方向与趋势--基于十种图书馆学核心期刊五年载文的分析   总被引：4，自引：0，他引：4  

张正 《图书情报知识》2004,(2):16-18

本文从分类主题入手 ,通过对《中国图书馆学报》等十种图书馆学核心期刊五年来的载文统计分析 ,探讨了图书馆学研究的主要方向 ,并预测其未来的发展趋势  相似文献   

数字图书馆互操作综述   总被引：13，自引：0，他引：13  

张付志  刘明业  孔令富  牛振东 《情报学报》2004,23(2):191-197

互操作是实现数字图书馆 (DLs)的集成或联邦所面临的中心问题。文章对DLs互操作的研究现状及关键技术进行了综述与讨论 ,主要内容包括 :⑴DLs互操作协议、DLs中间件、DLs中的信息发现、语义互操作和元数据互操作 ;⑵DLs互操作的实现方法及评价标准。最后 ,指出了DLs互操作今后的研究方向。  相似文献   

在元数据标准框架基础上用XML构建语义网   总被引：3，自引：0，他引：3  

杜津媛  张立厚 《图书馆论坛》2004,24(4):95-98

语义网是对网上信息语义及其之间各种联系的描述，可以提高计算机对各种信息的分析和处理能力，是下一代互联网的一个发展方向。文章首先介绍了语义网的基本概念及应用，然后描述了元数据的概念并重点介绍了RDF及其应用，最后提出要综合运用XML和RDF构建语义网。  相似文献   

Google应用技巧   总被引：5，自引：0，他引：5  

常春 《现代图书情报技术》2004,20(6):53-55

文章详细分析了网络搜索引擎Google 的功能特征, 讨论了在使用中存在的一些现象和问题。通过具体例证说明: 在进行组合查询时, 要对所有的查询词分别加引号; Google 在对中文繁简字体语义转换时, 有可能出现明显的错误; 搜索到的数据在同一范围内、在以小时为单位内也会出现巨大的变化; 以及在不同范围内, 搜索同一信息时, 随时间的不同, 搜索到的结果会有不同的排序。  相似文献   

语义网研究的基本问题   总被引：2，自引：0，他引：2  

蔺梦华 《图书情报工作》2005,49(12):71-74

概述目前我国语义网的研究现状，在简要介绍语义网概念和模型的基础上，着重分析当前我国语义网的四大研究热点，即语义网描述语言比较研究、元数据研究、本体层开发研究和智能信息检索研究，并阐述语义网的发展对数字图书馆建设带来的若干启示。  相似文献   

Analysis of Statistical Question Classification for Fact-Based Questions   总被引：1，自引：0，他引：1  

Donald Metzler  W. Bruce Croft 《Information Retrieval》2005,8(3):481-504

Question classification systems play an important role in question answering systems and can be used in a wide range of other domains. The goal of question classification is to accurately assign labels to questions based on expected answer type. Most approaches in the past have relied on matching questions against hand-crafted rules. However, rules require laborious effort to create and often suffer from being too specific. Statistical question classification methods overcome these issues by employing machine learning techniques. We empirically show that a statistical approach is robust and achieves good performance on three diverse data sets with little or no hand tuning. Furthermore, we examine the role different syntactic and semantic features have on performance. We find that semantic features tend to increase performance more than purely syntactic features. Finally, we analyze common causes of misclassification error and provide insight into ways they may be overcome.  相似文献