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| 一种改进的面向文本的领域概念筛选算法 | |
| 引用本文： | 傅丽鸟,黄利强,付春雷.一种改进的面向文本的领域概念筛选算法[J].计算机科学,2012,39(105):253-256. |
| 作者姓名： | 傅丽鸟 黄利强 付春雷 |
| 作者单位： | (重庆大学软件学院 重庆 400044) (重庆大学数学与统计学院 重庆 401331) (重庆大学信息与网络管理中心 重庆 400044) |
| 摘 要： | 在语义技术及其应用中，本体学习是一个研究热点，而领域概念筛选则是本体学习的基础。对于领域概念筛选问题，领域一致度与领域相关度相结合的方法效果较好，却也存在信息描述不全的缺点，因此提出了一种针对此问题的改进的领域概念筛选算法。通过计算候选概念之间的语义相似度，识别出低频的具有同义关系和整体一部分关系的词语集，过滤掉部分冗余概念，然后采用改进的领域相关度和领域一致度相结合的公式进行筛选。实验表明，该方法提高了领域概念筛选的有效性。 |
| 关 键 词： | 语义技术，本体学习，领域概念，筛选算法，上下文 |
Improved Text-oriented Algorithm for the Domain-specific Concept Sieving |
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| Abstract: | |
| Keywords: | Semantic technology Ontology learning Domain-specific concept Sieving algorithm Context |
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