基于领域本体的智能检索模型

在传统检索模型的基础上,结合本体概念,提出一种基于领域本体的检索模型。该模型利用本体中语义概念关系及语义扩展机制对查询关键词进行概念映射及扩展,通过计算文档相似度返回检索结果,提高检索的查准率和查全率。     

基于语义相似度的个性化信息检索方法

随着网络资源的爆炸式增长以及语义网的出现,个性化检索成为当前信息检索研究的热点.提出一种基于语义相似度的个性化信息检索方法.通过分析三种传统的语义相似度计算方法,针对三种方法的优缺点,提出一种改进的基于领域本体的语义相似度计算方法,该方法将有向边权重、概念层次差以及概念属性,引用到语义相似度的计算中.并在已有的领域本体的基础上构建用户个性化模型,使用本体来存储用户兴趣,最终应用到个性化检索中.实验结果表明,该方法有效地对用户的查询请求进行概念扩充,提高了搜索的查全率与查准率.     

基于本体的教育资源语义检索研究

为解决教育资源检索过程中检索信息缺乏语义理解,导致检索效率低的问题,提出了一种改进的基于本体的教育资源语义检索。通过语义查询扩展、本体中概念相似度计算等环节的研究,构建语义检索模型,并对模型实现的关键技术进行分析,在一定程度上提高了教育资源检索中的语义处理能力和检索效率。     

基于概念语义相似度计算模型的信息检索研究

以电子商务领域本体为基础,旨在提出一种改进的基于概念语义相似度计算模型,该模型结合基于距离和基于内容两个方面,能够更为全面精确地量化本体中概念结点之间的语义相似度。据此,进行查询关键词集概念扩展和查询与结果文档的相似度计算,最终形成检索算法。实验对比于Lucene检索算法,通过选取热点概念关键词从准确率、召回率、响应速度3个指标来评估检索算法的性能。实验证明,提出的检索算法与基于Lucene的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。     

基于领域本体和Lucene的语义检索系统研究

语义相似度是影响语义检索系统查准率和查全率的重要因素。设计了一种改进的语义相似度模型,用于量化概念间的关联程度,通过对相似度阈值的控制来调整查询扩展时扩展概念集的范围。在Lucene的基础上设计了一个基于领域本体的语义检索系统,该系统对提交的关键词组进行查询扩展后,将扩展关键词组导入文本检索引擎Lucene中,并把语义相似度作为检索结果排序算法的关键因素。实验结果表明,该语义相似度模型得出的相似度值更加接近专家经验值,系统的查询准确率与未加入查询扩展的Lucene系统相比有较大的提高。     

一种基于本体语义的信息检索模型

对基于向量空间模型的检索方法进行改进,提出基于本体语义的信息检索模型。将WordNet词典作为参照本体来计算概念之间的语义相似度,依据查询中标引项之间的相似度,对查询向量中的标引项进行权值调整,并参照Word-Net本体对标引项进行同义和上下位扩展,在此基础上定义查询与文档间的相似度。与传统的基于词形的信息检索方法相比,该方法可以提高语义层面上的检索精度。     

基于本体的信息检索系统研究

本文在语义网本体模型基础上,设计了一个新的信息检索系统。该系统将语义概念检索的向量空间模型和关键词检索相结合进行检索。在结合语义重合度等因素的基础上,将语义概念模型中的本体概念分成上下位和非上下位关系进行相似度计算。同时引入了信息增益,有效地控制语义扩展过程。实验结果证明,该系统有效利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。     

基于语义模型的信息检索机制研究

提出了一种基于本体语义模型的信息检索方法。该方法充分利用领域本体提供的概念之间的语义相关性，从语义模型扩展、概念相似度、相关度计算，并以用户反馈等角度探讨了基于语义模型的自动推理方法在信息检索中的应用，文章介绍了系统实现框架。该系统将应用在学习资源的智能检索中。     

基于本体的检索方法在数字期刊中的应用研究

基于关键词处理的传统检索技术会在检索过程中遗漏大量与检索概念相关或同义的内容。本文在本体基础上重点研究语义相似度算法及相应的语义扩展算法,在此基础上将模型应用于数字期刊的信息检索中,以提高查准率和查全率。     

基于语义主题相似度的Web教育资源查询方法

针对传统Web教育主体难以获得高可用教育资源的问题,提出了一种面向语义主题相似度的Web教育资源查询方法。该方法建立了本体概念语义网络（Ontology Concept Semantic Network,OCSN）,在此基础上,设计了基于语义主题相似度匹配的概念检索方法：在检索前主动将教育资源根据其语义和主题组织到本体概念语义网络中,然后建立一个基于语义特性的Web教育资源发现的垂直搜索引擎,并通过构造满足条件的相似度函数,将对应的语义距离映射为相似度,有效地提高了查询效率。实验结果表明此方法能够提高Web教育资源的查准率和查全率。     

基于本体的Web智能检索研究

针对传统的基于关键词信息检索方式存在的问题,提出一种基于领域本体的语义检索模型,在建立本体概念与文档内容关联关系的基础上,对用户的查询输入预处理,利用本体计算两者的相似程度,给出与查询请求相关的排序后的文档。通过搭建基于本体的Web智能检索原型系统,验证了该模型的有效性。     

基于上下文的概念语义相似度计算模型

针对概念语义相似度计算方法在信息检索中存在的漏检、误检等问题,提出一种基于上下文的计算本体内概念间语义相似度的模型。该模型分别从概念的父节点、子节点以及概念间路径权重3个角度进行计算,加权求和并求得语义相似度。实验结果表明,该模型的计算结果更加接近专家的经验值,为概念之间的语义关系提供了有效的量化。     

面向文本检索的语义计算

随着信息社会尤其是互联网的发展,人们对文本检索的要求越来越高．作为对传统关键词匹配技术的改进,智能检索研究已经成为热点,并将是支撑下一代互联网的核心技术之一．将语义计算技术应用于文本检索,是智能检索的重要方向．文中在文本检索的两个关键技术（“标引”和“相似度计算”）中引入语义计算技术,用浅层语义来指导检索过程,提高检索准确率．针对“标引”技术,提出了语义树模型;针对“相似度计算”,基于语义张量的概念,结合自然语言处理的一些技术,提出三个可计算的窗口模型来近似语义张量的核心思想．以上工作在一定程度上实现了语义计算的功能．利用TREC数据集进行的评测表明,采用了语义计算技术后,文本检索的准确率可以提高10％左右．     

图像数据的结构化协同标注与检索

通过分析图像数据对语义信息的检索需求,提出一种表达图像信息的结构化方法,并定义一种根据图像中隐含语义信息来判定相似度的算法。该方法在一定程度上克服了基于内容的图像检索和基于文本的元数据图像检索这2种常用图像检索方法缺乏语义信息匹配上的不足。原型系统根据结构化协同标注中语义信息的丰富程度与图像检索的精确程度,证明了该方法的有效性。     

飞机故障知识的本体建模及语义检索

针对目前飞机维修保障工作中故障知识共享应用的实际困难,对飞机故障知识的表达建模以及检索应用进行了研究。依据飞机故障知识的领域特性和共享需求,采用本体作为知识表示的方法。根据本体组成元素分析了飞机故障本体的知识来源,并提出了飞机故障知识的本体工程构建方法。在本体模型的基础上,研究了飞机故障知识的语义检索模型,基于最近相邻检索策略提出了飞机故障本体的语义检索相似匹配算法及其实现流程。开发飞机故障知识管理原型系统并在某航空制造企业进行应用验证。     

基于概念图的信息检索的查询扩展模型

针对传统的基于关键词匹配的信息检索存在的查全率和精确率不高的问题,提出一种基于概念图匹配的查询扩展方法：一方面通过知网对用户查询的词或者句子进行扩展后,将用户查询和文档生成概念图;另一方面利用概念图的不完全匹配和语义相似度的计算方法计算概念图的相似度,以提高检索效果。实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

基于本体的概念相似度计算

概念相似度的计算是信息检索领域的研究热点。本体在信息检索和人工智能领域的广泛应用,为概念相似度计算带来新的方法。该文提出一种利用本体来计算概念间相似度的方法,综合考虑语义距离和本体库统计特征。加入概念的深度、语义重合度和概念间强度的辅助影响。实验结果表明,该方法对概念相似度的计算有效,可应用于面向Web的信息检索。     

一种基于本体的概念相似度计算及其应用

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。本文提出了基于语义相似度和相关度的综合概念相似度计算方法,考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息重合度、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响。通过实验和两种传统的语义相似度计算方法进行对比,本方法能更好地区分本体树中不同关系的概念对,验证了该方法的有效性。