【摘要】：近年來,科技論文作為前沿知識(shí)的載體呈指數(shù)級(jí)增長,因此,如何高效的檢索到準(zhǔn)確的電子科技論文已成為一個(gè)不可忽視的研究問題。論文檢索一般是借助于搜索引擎進(jìn)行的,搜索方式可以概括為兩種:基于關(guān)鍵詞匹配的搜索和基于語義的搜索。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞匹配的搜索,簡單方便,卻忽視了關(guān)鍵詞之間的關(guān)系和隱含語義,檢索時(shí)容易忽略一些相關(guān)卻不包含關(guān)鍵詞的科技論文�；谡Z義的搜索亦提出了很多年,使用語義搜索,可以提高檢索的效率和準(zhǔn)確度,但卻需要熟知本體、實(shí)體、概念以及相應(yīng)的知識(shí)表示等語義知識(shí),復(fù)雜困難,所以目前語義搜索的使用大部分還停留在研究階段。因此,如何將科技論文的關(guān)鍵詞搜索無縫且高效的銜接到語義搜索上,方便用戶直接使用關(guān)鍵詞就可以享受到語義搜索的效果,這就是本文研究的重點(diǎn)。本文將科技論文的搜索過程分為三個(gè)部分:搜索關(guān)鍵詞,搜索論文文檔,關(guān)鍵詞到論文文檔的映射,并以這三點(diǎn)為突破點(diǎn),實(shí)現(xiàn)操作簡單的科技論文的語義搜索。本文提出一種基于關(guān)鍵詞的語義搜索方式,此搜索的實(shí)現(xiàn)分為三步:(1)為搜索提供準(zhǔn)確的搜索關(guān)鍵詞;(2)結(jié)構(gòu)化搜索論文文檔;(3)實(shí)現(xiàn)搜索關(guān)鍵詞到論文文檔的高效映射。實(shí)現(xiàn)的難點(diǎn)有三個(gè):(1)關(guān)鍵詞的二義性:關(guān)鍵詞具有同義詞和多義詞,如何獲得用戶輸入的關(guān)鍵詞所表達(dá)的真正含義是一難點(diǎn)。(2)科技論文的語義模型:不同用戶對同一科技論文的關(guān)注部分是不同的,如何準(zhǔn)確的劃分并標(biāo)注出科技論文的語義模塊亦是重點(diǎn)。(3)關(guān)鍵詞和科技論文的語義匹配:關(guān)鍵詞沒有屬性且具有歧義性,這會(huì)造成大量的檢索結(jié)果,如何提取關(guān)鍵詞的隱含語義,并實(shí)現(xiàn)其和科技論文的語義匹配,挑選出最符合用戶需求的檢索結(jié)果也是急需解決的難點(diǎn)。為解決以上三個(gè)難點(diǎn),本文針對其提出的科技論文語義搜索方式,主要分為三個(gè)方面:(1)關(guān)鍵詞的相關(guān)概念推薦:為解決關(guān)鍵詞的二義性,本文提出CRBK(Concepts Recommendation Based on Keywords)模型,此模型基于輸入的關(guān)鍵詞,為用戶推薦與關(guān)鍵詞相關(guān)的概念,不僅幫助用戶找出其最想表達(dá)的含義,而且提示用戶有更多相關(guān)方向的概念詞可以選擇。(2)科技論文語義模型和自動(dòng)標(biāo)注:本文提出BPSR(Background,Research problem,Solution,Result)語義模型,將科技文論文的摘要分為以上四個(gè)語義模塊,并將其自動(dòng)標(biāo)注出來,此模型準(zhǔn)確提取出論文中用戶需要的知識(shí),提高了用戶挑選和閱讀論文的效率。(3)基于語義標(biāo)簽的關(guān)鍵詞和科技論文的匹配:基于Wikidata這一開放知識(shí)庫的內(nèi)容及結(jié)構(gòu),提出將關(guān)鍵詞和科技論文映射為語義標(biāo)簽,并基于此進(jìn)行匹配和論文排序,此匹配方式提取出了關(guān)鍵詞的隱含語義,提高了論文的查全率。本文通過以上三點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了科技論文的語義搜索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的搜索方法相比,本文提出的科技論文的語義搜索模型,提高了科技論文搜索的查準(zhǔn)率和查全率,也證明基于簡單的關(guān)鍵詞亦可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的語義搜索,這對語義搜索的普及與推廣具有重大意義。此外,本文分析了目前提出的語義搜索模型的不足之處,并進(jìn)一步討論了本語義模型改進(jìn)的可能性和優(yōu)化的方式。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

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