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FrameNet、WordNet、VerbNet作为语义型词典，在自然语言处理及其电子词典编纂领域得到广泛应用。这三种语义类型的词典各自从不同侧面表达词汇概念及语义关系，彼此之间互为补充，并且建立相互之间的映射，共同为语义分析提供了丰富知识资源。但这些语义型词典构建理论基础不同，形成各自明显的特征，因此文章从理论基础、组织结构、语义关系、应用范围四个层面上对这三种语义词典进行具体比较分析，明确其各自侧重点及差异，以帮助词典使用者及语言信息处理人员更好地应用。 相似文献
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CNMARC和MARC21在内容上基本一致,这为两者建立映射提供了可能。但由于二者在信息资源划分、字段指示符赋值、子字段数据元素设置及赋值方面存在差异,因此按照功能将数据划分为资源标识符、题名、个人和组织名称、版本出版丛编说明、附注、主题分析、款目连接字段7个部分,分别讨论各个字段的对应情况。在今后的修订中,CNMARC应该注重数据元素来源的规范性和数据元素之间的关联,以加快图书馆数据向关联数据迈进的步伐。表7。参考文献15。 相似文献
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图书馆、档案馆、博物馆馆藏资源整合是文化资源得以广泛传播利用与共享的基础,与同类型机构资源整合相比,LAM资源整合中馆藏资源类型不一,资源描述所使用的元数据标准繁多,描述细粒度大小不同,整合难度增加。本文在梳理LAM馆藏资源整合流程的基础上,认为LAM馆藏资源的整合实质是不同类型机构之间元数据的整合。结合不同的LAM项目,将馆藏资源的元数据整合方法划分为以元数据、本体、关联数据模型为映射中心的三种类型,结合语义网络发展技术对每一种整合方法进行优劣势分析,并围绕EAD标准,展示其与本体、关联数据模型进行映射的具体实现方式。 相似文献
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[目的/意义] 对Wikidata数据特点、获取方式及其应用进行剖析,旨在带动国内开放数据集的增加,提高国内数据集与国外数据集的关联度。[方法/过程] 采用综合归纳及比较研究的方法,阐述Wikidata 的发展历程,对其数据特点及数据模型进行研究,梳理目前可获取Wikidata数据的5种方式。[结果/结论] Wikidata具有开放、协作、多语言、结构化的特点,其以条目为核心,定义了实体类及属性,提供了多样化数据获取方式,且当前基于Wikidata的应用主要集中在语义检索、多语种查询、知识可视化、知识库构建与虚拟研究环境搭建5个方面。 相似文献
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基于法律框架网络本体的信息检索研究 总被引：4，自引：0，他引：4
利用框架语义学原理,参考美国加州大学伯克利分校的FrameNet工程,我们构建了法律框架网络本体,针对当前网络信息检索存在的查准率低等问题,探讨中文法律框架网络本体应用之下的语义检索的解决方案.在法律本体的支持下,既实现对用户的检索提问的语义理解,又实现对法律文本的语义预处理,以将查询对象与标引过的文本进行匹配,实现对它们的精确匹配,提高检索效率. 相似文献
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2004年Thomas在与smith讨论中,针对Furl、Flickr和Del．icio．US这些网站,提出“Folksonomy”一词,认为其是“folk”和“taxonomy”的结合,用户能够对他所发布或使用的资源以标签的形式进行分类标注,以实现对社区内所标注的资源共享及其存取。这种用户自由定义的非正式的社会分类行为不同于原有的受控词表,其采用自下而上的构建方式,灵活随意性大,用户不需要任何学习就可完成分类任务,定义标签简单、直接、迅速。其所建立的标签一用户一资源三者之间的联系,既揭示了用户词汇选择的行为特征,又反映了用户对资源的偏好度,这些不断丰富的信息为进一步开展用户行为研究提供了客观准确的参考数据。 相似文献
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分众分类系统中的标签通过一系列聚类算法可以形成“标签树”,但标签树中的标签间语义关系未能显性化,不能称之为标签本体。另一方面受控词表类目体系或主题词更新缓慢,跟不上网络资源新名词、新主题增长的速度,导致许多资源无法用传统分类法标引。借鉴受控词表现有的语义关系来挖掘标签树的语义关系,形成一个轻型标签本体;另一方面通过标签本体与受控词表的共享词汇,制定筛选规则,将标签本体中符合受控词表选词规则的标签纳入受控词表,使分众分类系统成为受控词表更新源泉之一,使其重新焕发活力。 相似文献
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法律框架网络知识本体的手工描述是一项费时费力的工程,为提高本体构建效率,文章探讨了从法律框架网络数据库到OWL本体的转换问题,旨在帮助用户通过选择法律框架网络数据库中的部分框架或全部框架,以实现法律框架网络数据库到本体语言OWL的自动描述.该方法在法律框架网络本体中类及属性的确定基础上,运用Jena的本体子系统的功能,创建包含类、属性、限制等信息的本体模板.通过使用SQL语言调用数据库,将数据表的各种信息按照所属本体类及属性,自动填充到本体模板中.并对生成的OWL文档进行评估,探讨手工需要修正的信息. 相似文献
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《汉语主题词表》XML文档的实现对于提高词表的利用效率具有重要意义。在详细分析《汉语主题词表》各数据表之间逻辑关系基础上,利用JDOM技术实现《汉语主题词表》XML文档的自动生成。 相似文献