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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于语义理解的智能搜索引擎研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种基于自然语言理解的搜索引擎模型.它的核心技术是基于自然语言理解的相关技术,包括从 关键词、提问方式、提问重点三个层次对用户查询进行语义分析、特征向量提取及基于该思想建立了面向Web网页内容 的特征库,提出返回文档排序的算法,基于Lucene全文索引工具包建立了搜索引擎,对库中已收入的特征词进行了查询 测试,查准率为86.7%.实验表明,该模型基本实现了对查询短语的理解,对提高搜索引擎的查准率有显著的效果.  相似文献   

2.
针对现有搜索引擎的查询结果相关性低和缺少语义理解能力等问题,提出了一种基于本体的元搜索引擎模型。主要应用基于本体的用户个性模型和本体语义分析关联方法来提高元搜索引擎的查询效率。目的通过领域本体的语义理解应用,为用户提供查询意图个性化的有效推测和关键词本体的查询优化,通过验证表明,该搜索模型实现了查询结果的有效优化。  相似文献   

3.
为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。  相似文献   

4.
段磊  李琦  毛曦 《计算机科学》2009,36(2):172-174
提出了一种智能空间搜索引擎的解决方案.通过分析传统搜索引擎在处理空间语义方面的缺陷,将本体和自然语言处理技术引入搜索引擎中,解决基于自然语言查询的空间检索问题.初步构造了基于本体的空间搜索引擎的结构框架,分析了本体在空间搜索引擎中的应用范畴,并构建了相应的本体库以及解析自然语言查询的模式库,提出了自然语言式空间查询的解析方案.最后通过建立空间搜索引擎原型系统证明了该方案的可行性.  相似文献   

5.
研究汉语语篇特性时,省略是其一个重点。简要阐述了汉语省略的基本概念,介绍了通过三个平面理论进行的基于领域的省略恢复研究。提出了实现自然语言的真实理解的目标,分析探讨了它所面临的主要困难。提出了基于规则推理的知识库系统构建方案,同时在知识获取这一瓶颈问题中引入自然语言理解技术来进行专家经验性知识的自动获取。构建的省略恢复模型已被运用在领域自然语言理解中,结果表明其在汉语正式体省略恢复中具有一定优越性。  相似文献   

6.
为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。  相似文献   

7.
为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。  相似文献   

8.
一种新型的智能搜索引擎   总被引:9,自引:0,他引:9  
介绍一种针对特定领域的智能搜索引擎。它采用一种新型的概念背景网络来组织领域背景知识;然后在背景网上对领域概念进行概念扩展和相关性比较。与其他搜索引擎相比,该智能搜索引擎能对自然语言进行某种程度的语义理解;利用领域知识来提高搜索的查准率和查全率。  相似文献   

9.
基于本体的元搜索引擎技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有搜索引擎的查询结果相关性低和缺少语义理解能力等问题,建立了一种基于本体的元搜索引擎模型。主要应用基于本体的用户个性模型和本体语义分析关联方法来提高元搜索引擎的查询效率。目的通过领域本体的语义理解应用,为用户提供查询意图个性化的有效推测和关键词本体的查询优化。  相似文献   

10.
研究汉语语篇特性时,省略是其一个重点.简要阐述了汉语省略的基本概念,介绍了通过三个平面理论进行的基于领域的省略恢复研究.提出了实现自然语言的真实理解的目标,分析探讨了它所面临的主要困难.提出了基于规则推理的知识库系统构建方案,同时在知识获取这一瓶颈问题中引入自然语言理解技术来进行专家经验性知识的自动获取.构建的省略恢复模型已被运用在领域自然语言理解中,结果表明其在汉语正式体省略恢复中具有一定优越性.  相似文献   

11.
利用自然语言处理和理解技术,提出并实现了一种可以对网页中的中文信息进行处理,获取并存储知识,具有自我扩展特性和支持中文智能搜索功能的知识库系统模型。该知识库模型将语义Web技术与智能搜索技术结合,支持自然语言的搜索请求,采用OWL本体描述语言来表达知识,支持知识的应用与推理,具有一定的实用和研究价值。  相似文献   

12.
汉语股票实时行情查询对话系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了一个用于股票实时行情查询的口语化的人机对话系统,该系统集成了语音识别、语言理解、对话控制等技术。文中定义了一个情景语义框架模型,较好地处理了口语理解系统的一些难点。  相似文献   

13.
We will discuss various connectionist schemes for natural language understanding (NLU). In principle, massively parallel processing schemes, such as connectionist networks, are well-suited for modelling highly integrated forms of processing. The connectionist approach towards natural language processing is motivated by the belief that a NLU system should process knowledge from many different sources, e.g. semantic, syntactic, and pragmatic, in just this sort of integrated manner. The successful use of spreading activation for various disambiguation tasks in natural language processing models lead to the first connectionist NLU systems. In addition to describing in detail a connectionist disambiguation system, we will also discuss proposed connectionist approaches towards parsing and case role assignment. This paper is intended to introduce the reader to some of the basic ideas behind the connectionist approach to NLU. We will also suggest some directions for future research.  相似文献   

14.
探讨了一种新型自然语言理解系统构架以及在此构架中的一个典型子系统.反馈式自然语言处理系统对某个单句,尤其是较难理解的单句,进行了反复多次、顾前瞻后地理解.它作为一个大平台,挂接各种基于经典算法的子系统,而且也便于扩充.上下文无关文法理论成熟,以及基于其的各种算法也比较成熟.在反馈式自然语言处理系统中,使用了基于上下文无关文法的算法对简单的名词性短语进行了分析的方法.  相似文献   

15.
领域无关的自然语言理解(NLU)技术在最近的十年中取得了长足的进步,然而由于基础研究与现实应用之间存在着强烈的实际需求与当前处理能力不足的矛盾,因此很多通用技术还不能在现实的问答系统中得到有效使用。针对现有的需求,开发面向领域的自然语言理解技术显得非常必要。首先对开放领域与限定领域问答系统进行了比较,并对一些典型的面向限定领域问答系统的自然语言理解技术进行了分析,然后介绍了面向限定领域问答系统的自然语言理解技术的评测标准,最后总结了目前限定领域问答系统研究存在的主要问题及未来发展方向。  相似文献   

16.
The article describes aspects of the development of a conversational natural language understanding (NLU) system done during the first year of the European research project CATCH-2004 (Converse in AThens Cologne and Helsinki) [http://www.catch2004.org]. The project is co-funded by the European Union in the scope of the IST programme (IST 1999-11103).

Its objectives focus on multi-modal, multi-lingual conversational natural language access to information systems. The paper emphasises on architecture, and telephony-based speech and NLU components as well as aspects of the implementation of a city event information (CEI) system in English, Finnish, German and Greek. The CEI system accesses two different databases in Athens and Helsinki using a common retrieval interface. Furthermore the paper singles out methodologies involved for acoustic and language model of the speech recognition component, parsing techniques and dialog modelling for the conversational natural language subsystem. For the implementation it outlines an incremental system refinement methodology necessary to adapt the system components to real-life data. It addresses the implementation of language specific characteristics and a common dialog design for all four languages, but also deals with aspects towards a multilingual conversational system. Finally, it presents prospects for further developments of the project.  相似文献   


17.
This article describes a new method for building a natural language understanding (NLU) system, in which the system's rules are learnt automatically from training data. The method has been applied to design of a speech understanding (SU) system. Designers of such systems rely increasingly on robust matchers to perform the task of extracting meaning from one or several word sequence hypotheses generated by a speech recognizer. We describe a new data structure, the semantic classification tree (SCT), that learns semantic rules from training data and can be a building block for robust matchers for NLU tasks. By reducing the need for handcoding and debugging a large number of rules, this approach facilitates rapid construction of an NLU system. In the case of an SU system, the rules learned by an SCT are highly resistant to errors by the speaker or by the speech recognizer because they depend on a small number of words in each utterance. Our work shows that semantic rules can be learned automatically from training data, yielding successful NLU for a realistic application  相似文献   

18.
卢林兰  李明 《计算机工程与设计》2007,28(15):3731-3733,3786
在ontology研究的基础上,提出了一种基于ontology的多库知识获取(OBMDKA)方法.考虑到不同用户有不同的表述习惯,引入自然语言理解(NLU)子系统和用户ontology,在正确理解用户语义的前提下方便用户查询.同一知识的表示形式是多种多样的,按不同的表示形式将其分别存放在不同的库中.利用领域ontology对待查找知识进行分类,使查找更加准确全面.  相似文献   

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