一种本体驱动的Web信息检索模型及实现

本文提出一个本体驱动的Web信息检索模型以解决当前Web信息检索中存在的问题(如查准率低),并分析了该模型的关键组件用户提问分析组件、查询组件。在实验中,选择抽水蓄能领域资源简单地实现了该模型,向用户提供基于抽水蓄能本体的概念查询和语义扩充查询、语义缩小查询三种查询途径。该模型能够改善用户查准率和满意度,实现对该领域资源的智能化检索。     

叙词表多表联合标注系统设计与实现

通用叙词表提供了普遍意义的概念,具有普适性、协调性与兼容性的特点,而不同的专业叙词表提供了领域内关注的不同侧重点。叙词表多表联合标注能够从多视角下揭示文档的语义。文章提出了叙词表多表联合标注系统的设计方案,介绍了叙词表文本标注等功能模块以及设计中应该注意的问题,并以皮肤病领域下文档标注为例进行了研讨,总结了多表联合标注可能的应用场景。多表联合标注系统为挖掘不同视角下文档的意义提供了参考,并为文档的语义检索奠定了基础。     

基于词形规则模板的术语层次关系抽取方法

术语层次关系抽取是领域概念关系体系构建的重要基础.针对目前术语关系抽取中手工实现的问题,提出了基于词形规则模板匹配的术语层次关系抽取方法,实现从科技论文文本中抽取类属关系(IS-A)和整体部分关系(PART-OF)关系.利用复合术语的head和modifier特征,比较两个术语之间存在的边缘共用词汇,构造模板来确定它们之间的IS-A和PART-OF关系;提出泛化度指标,用于测量两个术语在概念层次树上的相对位置;提出相关度概念,用于测量两个术语之间在语义上的相关性.对不存在共用词汇和不匹配模板的术语采用泛化度差值和相关度来判断它们之间是否存在层次关系.实验从信息资源管理领域的论文文本中提取层次关系术语对1306对,准确率达到92.5%,证明提出的方法是有效的.     

面向多粒度层级学习对象的元数据研究与设计

文章针对当前企业e-Learning和知识管理系统中存在的可重用性和自主路径设计的需求,设计了适用于多层粒度学习对象的元数据应用框架,研究并解决了元数据方案设计中的关键问题,包括知识模块的内容模型和语义结构模型。     

共现聚类分析的新方法:最大频繁项集挖掘

针对某一领域的文献,如果两个研究对象同现的频率越高,则通常假设二者存在联系的可能性越大,从而促使共词分析、文献共引分析以及文献作者共著分析等共现分析方法的流行.然而,传统共现分析三个阶段中的前两个阶段存在一定的缺陷,从而导致最后得到的共现聚类分析的结果可能存在一定的误导性.为克服该缺陷,本文从关联规则挖掘领域引入了一种新的共现聚类分析方法--最大频繁项集挖掘,它将传统共现分析法的三个阶段压缩为一个阶段,充分利用了可以利用的各种信息,克服了传统方法的缺陷.通过实验分析发现,设置合适的最小支持度阈值,基本上可以得到比较满意的结果.     

几种叙词表复杂逻辑错误检查算法研究

目前叙词表的编制仍以手工为主,计算机为辅,因此难免会出现各种逻辑错误.为了保证叙词表的一致性,经常需要首先检查其中的逻辑错误,然后对其进行纠正.但复杂逻辑错误的检查通常比较困难,尚没有有效算法可以利用.针对这种现状,文章借助图论的相关知识,设计了几种检查复杂逻辑错误的算法,并分析了相应算法的时间复杂度.而且这些算法也可为其他词汇知识组织系统的逻辑错误检查提供一定的参考.     

汉语科技词系统的Web服务研究与实现*

对国内外词汇知识的Web服务研究现状进行调研分析,比较OCLC术语服务、英国高级叙词表、FAO多语种农业叙词表、STAR、中文叙词表本体网络术语学服务等国内外主要研究项目。介绍汉语科技词系统的基本架构、数据模型、功能模块和基于Web服务的汉语科技词系统应用模型、接口封装、部署、以及性能测试情况。最后对下一步研究工作进行展望。     

国内外词系统发展趋势研究

词汇知识是信息智能处理的基石。文章首先阐述了不同表现形式词系统的语义内涵。通过对国外代表性的词系统项目：统一医学语言系统（UMLS）、高层主题词表（HILT）以及术语服务（Terminology Service）的研究背景、方法和成果分析,总结了词系统的发展趋势。同时,分析了国内词系统建设的现状和存在问题,提出了知识组织系统的集成服务体系框架的解决方案。最后,对我国词系统发展趋势做出了展望。     

K 最短路径算法与应用分析

为应对日趋庞大的网络规模和复杂的约束条件给解决 k 最短路径问题带来的挑战,同时给 k 最短 路径在图书情报领域的研究提供建议,对研究现状和算法成果进行总结。首先,介绍 k 最短路径问题的 基本概念。其次,对国内外 k 最短路径问题的算法思想和应用领域研究进展进行梳理,算法思想包括偏 离路径算法、删除路径算法、标号算法、智能算法等,主要的应用领域有交通运输、通信网络、电力系统、 图书情报领域等。最后总结 k 最短路径待解决的问题以及未来研究的方向。     

跨领域多来源主题词表集成与服务研究*

在调研现有领域主题词表情况的基础上，结合Web Service技术和知识组织技术，针对国家科技热点监测的需要，提出了跨领域、多来源主题词表的集成服务框架。集成服务框架的核心是知识组织工具体系，它包括：主题词表转换适配器、主题词表RDFS表示、概念融合工具，主题词表应用程序访问接口等，并对语义集成过程及关系构词进行了重点分析。