本文選題：語義表示和建模　切入點：信息網(wǎng)模型　出處：《計算機工程》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：Web上實體信息過于分散且缺乏語義,傳統(tǒng)基于關(guān)鍵詞匹配的搜索引擎往往因缺少上下文等語義信息,無法搜索到精確的結(jié)果。為了對Web數(shù)據(jù)進行精確查找,使用信息網(wǎng)模型(INM)對Web數(shù)據(jù)進行語義表示和建模,將實體的所有語義信息組織在一個對象中,快速獲取實體完整的語義信息�；贗NM構(gòu)建復雜語義數(shù)據(jù)庫,設(shè)計實現(xiàn)一個可對教育領(lǐng)域相關(guān)實體信息進行精確搜索的TLDW系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)初次查詢時間均在100 ms內(nèi),其搜索結(jié)果包含實體的上下文關(guān)系等多種語義信息,緩存優(yōu)化后的搜索結(jié)果可在20 ms內(nèi)完成。
[Abstract]:The entity information on Web is too scattered and lacks semantics. Traditional search engines based on keyword matching are often unable to find accurate results because of the lack of context and other semantic information. The information network model (INM) is used to represent and model the Web data. All the semantic information of the entity is organized into one object, and the complete semantic information of the entity is obtained quickly. The complex semantic database is constructed based on INM. This paper designs and implements a TLDW system which can accurately search the relevant entity information in the field of education. The experimental results show that the initial query time of the system is within 100ms, and the search results contain a variety of semantic information, such as the context of the entity, etc. Cache optimized search results can be completed within 20 Ms.
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;湖北大學計算機與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61202100) 軟件工程國家重點實驗室開放基金(SKLSE2012-09-20)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1596801