一种面向用户兴趣的个性化语义查询扩展方法

在基于本体的语义查询扩展研究的基础上,结合用户模型的研究,提出要将用户的兴趣模型与查询扩展相结合,实现个性化的语义查询扩展,并把个性化的语义查询扩展过程分为两个阶段——检索关键词向用户模型中的个性化领域本体概念的映射以及在本体层次对映射概念的语义扩展,给出每一阶段的实现算法。实验表明该方法能够提高信息检索的查准率和查全率,在一定程度上满足个性化的查询需求。     

基于领域本体实现全网信息的智能搜索方法研究

为了克服基于关键词匹配的传统搜索引擎不能有效处理复杂语义的问题,提出了一种基于领域本体实现面向整个网络空间的信息智能搜索方法.首先研究了支持网络信息搜索的领域本体结构和表示方法;重点研究了基于领域本体对用户的检索关键词进行语义处理技术,并且设计了一个算法提高语义推理效率;探究了自动调用搜索引擎,按照语义处理后的检索表达式完成全网信息搜索的方法.实验证明,本方法在略有提高查准率的同时,显著提高了网络信息搜索的查全率.     

领域本体在信息检索中的应用研究

为了改进基于关键词的信息检索方法的局限性,论文研究了一种综合利用领域本体改善信息检索性能的方法.该方法强调通过交互式的方式引导用户一步步逼近其真实的、潜在的检索需求,使用基于编辑距离的词形匹配方法辅助用户查询本体词汇,使用基于概念空间的检索词联想方法帮助用户扩充检索词.使用基于领域本体的词义识别算法来确定文档中的词汇词义.使用XML技术实现用户查询需求和文档标注的规范化标注.实验表明,该方法会有效提升查全率并且会改进查准率.     

基于领域本体的数字图书馆检索结果动态组织方法研究

在对现有数字图书馆检索结果的组织方法进行分析的基础上,从忠实于用户提问的角度,提出基于领域本体的检索结果动态组织方法。基本解决思路是将文献的标识与用户的提问进行有效地对接,即以用户提问为基础构造提问模型,并基于检索结果构造标识模型,将提问模型与标识模型在语义层面通过领域本体进行映射,从而实现文献标识与用户提问在语义层面的互通,最终以用户提问的语义方式来展现检索结果。     

基于本体的查询扩展与规范

研究本体支持下的智能检索问题。利用语义的层次结构和蕴涵关联量化领域概念的关联程度实现查询扩展，并采用RDF的三元组方式规范检索关键词，依据本体中的关联重构用户查询需求，以匹配策略实现智能检索。经过实例计算与分析，验证该方法的合理性，可行性及特点。     

面向专利本体的语义检索分析系统的设计与实现

在领域本体的基础上,对面向专利文献的语义检索与分析方法进行探讨,并构建一套专利语义检索与分析系统,包括语义检索、趋势分析、相似专利检测、重要专利检测等模块,初步实现基于领域本体的专利语义检索与挖掘。同时,以国际专利分类号为C21的中文专利数据为例进行实验,证明本体扩展后的语义检索的召回率得到大幅提高,继而使得后续的专利分析和挖掘效果更加明显,从而有助于进一步深入开展专利挖掘工作。     

一种基于领域本体的语义检索系统的设计与实现

基于领域本体的语义检索被认为是解决目前信息检索领域中所面临的困难的途径之一。从语义推理、查询分析等几个关键方面对基于领域本体的语义检索进行研究,在此基础上设计并实现了一个基于领域本体的语义检索实验系统,通过测试表明该系统能够较为有效的实现语义检索,提高检索精度。     

基于个体概念语义关系的微内容发现研究

传统的超文本标记语言只能显示而不能使计算机理解页面信息,导致传统的基于关键词的检索工具的查准率、查全率和智能化程度都较低.虽然语义网可以解决计算机对页面信息的理解问题,但以往基于本体的语义匹配算法通常是面向类概念的,在精度上不能满足微内容的发现需求.本文面向微内容检索应用,在分析了个体概念的语义特征的基础上,提出了基于语义关系的个体匹配规则、索引结构和相应的语义检索算法.最后,通过实验验证,证明了基于个体语义关系的聚合机制具有更高的聚合细腻度,所提出的语义检索算法在面向微内容的检索应用中是有效的.     

基于本体的概念辨析

针对信息查询中使用关键词查询方案遇到的查全率和查准率不高的情况，使用基于本体的语言标注对信息源进行描述来提高查全率；采用基于本体的语义辨析来提高查准率。基于本体的语义辨析的方法在避免词汇歧义上有较好的成效，在信息搜索中能有效地提高准确率，但同时也存在计算量相对较大、查询反应时间延长等问题。     

基于汉语框架网络本体的问答式语义检索系统分析与设计

通过对检索资源及用户检索提问的语义解析,采用基于概念图匹配的语句相似度计算方法,不仅可得到与检索条件精确匹配的信息资源,而且还能查询到与检索条件语义相关的隐含信息资源,提高信息查全率和查准率。最后,用一个语义检索实验系统验证系统分析与设计的可行性和有效性。     

基于无导词义消歧的语义查询扩展

一个构造良好的查询是信息检索质量的基本保证,语义查询扩展技术解决了传统信息检索系统不能很好理解用户查询意图的问题,在提高检索查全率的同时保证了检索准确率。本文以查询关键字之间的语义关联为切入点,辅以隐式反馈技术获取消歧上下文,以WordNet本体库和WordNet Domains扩展库作为消歧数据源,使用基于局部上下文和基于图论的两类无导词义消歧方法进行查询关键字到本体概念的映射,最后基于概念词汇关联完成基于语义的查询扩展。综合WordNet本体库和WordNet Domains扩展库中的各项知识源对查询词义进行判定,保证了词义消歧的精度;采用无导词义消歧实现查询词义的快速判定,保证了信息检索的实时性;根据查询关键词的多寡分别提出两类消歧方法,满足了各种查询需求。     

基于领域本体的专业文献信息检索研究

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.     

基于共现分析的语义信息检索研究

提高信息检索系统的用户体验度可以从查询优化的算法和增强可视化展示的研究等方面入手。本文利用文献调研、共现分析和构建本体等方法,设计基于共现分析的语义信息检索和流程,并利用武汉大学图书馆的书目检索系统中"世界考古"类目的数据进行实验分析。经过文献调研发现,目前语义信息检索主要集中在基于本体的查询技术、语义标注问题和语义关系检索等方面的研究,语义信息检索目前只能做到表层相关的检索。构建的基于共现分析的语义信息检索模型包括规范器、分析器和本体构建器三个部分,其中分析器是本模型的核心。经过实验分析发现共现分析可以应用于语义信息检索,并比较得出基于共现分析的语义检索比传统检索更具人性化、引导性。     

Study on Ontology-based Semantic Retrieval Model in Folksonomy

针对大众标注系统中信息检索缺乏语义性的问题,引入本体,建立了基于系统专用本体的语义检索模型,包括7个功能模块:资源标注模块、标签推荐模块、提问处理模块、语义检索模块、结果处理模块、用户反馈处理模块以及本体构建和管理模块,阐述了各个模块的功能.详细分析了以查询扩展为基础的检索策略和过程.重点研究了系统专用本体的构建,提出一种通过分析标签间隐含的语义关系及WordNet辅助生成本体的方法,并进行了模拟实验验证.     

基于领域本体的生物医学语义检索机制研究——以GoPubMed和SEGoPubMed为例

基于领域本体对大型文本语料库的语义检索研究成为近年来信息检索领域研究的热点。GoPubMed和SEGoPubMed作为该领域研究成果的杰出代表,为PubMed存在的问题提供了良好的解决方案。对GoPubMed和SEGoPubMed语义检索机制进行深入研究后显示,GoPubMed应用基于语义网的语义分类工具——_GO和MeSH,将PubMed检索结果统计并对应到相应的分类导航目录,使用户利用该导航便可以快速找到自己所需要的文献,但其仍是基于布尔逻辑模型的字符串匹配机制;而比GoPubMed性能更优越的SEGoPubMed应用潜在语义分析（LSA）技术开创了语义敏感地浏览、连接大型文本语料库与本体的新模式,将具有更广泛的应用前景。     

基于文献的语义资源库建设及其在NSTL中的应用

认为目前NSTL文献检索系统采用的是传统的基于关键词匹配的检索方法,影响检索结果的查准率和查全率。为提高检索服务的质量,利用文献中的语义信息资源,构建语义资源库,并介绍语义资源的提取方法、语义资源库的结构与构建方法,及其应用于NSTL系统中并实现检索结果聚类和推荐的功能,以方便用户对检索结果的浏览和理解。     

国内图书情报学领域语义网研究的可视化分析

选取中国知网（CNKI）的相关数据库作为检索数据来源,以2005—2010年间图书馆情报学领域所发表的关于语义网研究的相关论文作为分析数据,采用词频统计和共词分析的方法对文献中的高频关键词进行分析,概括出国内图书情报学领域语义网研究的五大热点：基于分类法的网络信息组织、基于语义与网格技术的情报检索、语义网的关键技术、网络智能检索与语义相似度、基于领域本体的知识组织。     

基于查询扩展和词义消歧的语义检索

随着网络化信息的急剧增长以及自然语言固有的歧义性问题,当前基于关键字匹配的搜索引擎已不能满足信息搜索的需求,出现了"信息泛滥而知识缺乏"的现象.本文提出基于语义的智能搜索技术,利用WordNet和WordNet Domains知识库从结构相关性和领域相关性两个方面综合判定词义间的相关性.根据用户提交的查询关键词的整体相关性最大化原则来确定查询词义,进而进行查询扩展;同时对检索到的文档内容也进行语义消歧来去除无关文档,兼顾了查准率和查全率两个方面.模拟实验结果表明,本文方法的搜索性能较传统的关键字匹配法和一般的查询扩展方法有明显优势,检索精度分别提高了18%和28%.     

基子本体的图书馆文献资源检索技术研究

图书馆文献资源共享是图书馆发展的一个重要标志,而知识存储与检索是图书馆文献资源共享与传播的关键技术。目前基于目录分类、关键词等的文献资源检索方法缺乏语义信息,无法满足用户的检索请求。本文引入领域本体作为资源描述的知识基础,提出了基于本体的三层结构智能检索体系模型,并解决了关系数据库存储本体时的知识映射问题。     

基于本体的语义检索技术研究与实现

在本体基础上通过语义相似度和相关度的计算,利用语义推理将描述的隐含语义显式化,以充分挖掘出与检索内容相关的信息,实现相关信息的语义融合,提高查准率和查全率。研究基于本体的语义相似度和相关度的计算方法,并通过该语义检索方法的实现,证明该方法在语义检索系统开发中的可行性。