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基于学术文献构建领域本体对促进领域学科发展具有重要的意义。本文提出了一种以中文学术文献为数据源,半自动化抽取领域本体层次关系的框架方法。首先,构建了一个通用的领域本体层次关系的细粒度研究框架。其次,设计了一种新的概念表示方法,融合了深度学习方法得到的概念语义特征和上下文的时间序列词频。进一步结合了AP聚类、Prim算法和Web搜索引擎的查询数据,提出了基于规则推理的本体概念层次关系抽取算法(RROCHE),实现了半自动化概念层次关系抽取。最后,基于中文分词领域的中文学术文献数据,通过数值实验方法讨论了方法的可行性和有效性。本文提出的框架方法也非常容易推广并应用到各领域本体层次关系任务中。 相似文献
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<正>材料物理和材料化学这两个专业乍一看也许让人有些摸不着头脑，它们的名称既不像会计学、土木工程、临床医学等专业那般直观明了，也不似航空航天工程、光电信息科学与工程、人工智能等专业那般“高大上”。不过，无论是咱们日常使用电脑、手机、汽车，还是科学研究中很热门的纳米材料、新能源电池，都会涉及材料物理和材料化学的知识， 相似文献
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