發(fā)布時(shí)間：2017-03-22 21:04

  本文關(guān)鍵詞：基于本體的語義相似度計(jì)算在營養(yǎng)知識(shí)問答系統(tǒng)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)上的信息增長(zhǎng)和更新速度越來越快,同時(shí)存在大量重復(fù)的垃圾信息,這些都給人們獲取有效信息帶來了不便。傳統(tǒng)搜索引擎一方面只能返回大量相關(guān)網(wǎng)頁或文檔,另一方面,基于關(guān)鍵詞的信息檢索技術(shù)很難滿足用戶在語義層面和知識(shí)層面的信息需求。本體具有良好的概念層次結(jié)構(gòu)和較強(qiáng)的語義表達(dá)能力,已成為信息科學(xué)領(lǐng)域和知識(shí)管理領(lǐng)域重要的知識(shí)建模工具�；谡Z義理解技術(shù)的問答系統(tǒng)可以有效的彌補(bǔ)傳統(tǒng)搜索引擎在語義需求方面的缺陷,是一個(gè)行之有效的解決方案。本文將本體技術(shù)引入到問答系統(tǒng)中,以領(lǐng)域本體作為系統(tǒng)的知識(shí)資源進(jìn)行用戶問句語義理解與處理。 本文首先對(duì)本體中概念之間的分類關(guān)系和傳統(tǒng)的基于本體的概念相似度算法進(jìn)行深入的分析與研究,并重點(diǎn)討論了基于本體的概念相似度計(jì)算模型所涉及到的計(jì)算影響因子,在此基礎(chǔ)上提出并實(shí)現(xiàn)了一種改進(jìn)的基于信息內(nèi)容的概念語義相似度計(jì)算模型。與以往的概念信息內(nèi)容計(jì)算模型相比,該模型以概念的上位詞數(shù)與概念的葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)作為主要計(jì)算因子,并使用概念的相對(duì)深度作為權(quán)重系數(shù),可以有效的識(shí)別概念的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)達(dá)到區(qū)分不同的概念的目的。然后,在概念相似度計(jì)算模型的基礎(chǔ)上,本文實(shí)現(xiàn)了一種基于本體的語句相似度計(jì)算模型,該模型能夠充分捕獲概念在分類層次結(jié)構(gòu)中蘊(yùn)含的語義信息。最后,以構(gòu)建的食品領(lǐng)域本體和營養(yǎng)知識(shí)FAQ庫為主要知識(shí)資源,結(jié)合中文分詞技術(shù)、語義擴(kuò)展技術(shù)等自然語言處理技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可以方便、快捷地提供飲食、營養(yǎng)知識(shí)的問答系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：信息內(nèi)容 語義相似度 本體 問答系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 緒論6-11
• 1.1 課題的研究背景6-7
• 1.2 自動(dòng)問答系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-9
• 1.2.1 自動(dòng)問答系統(tǒng)國外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.2.2 自動(dòng)問答系統(tǒng)國內(nèi)研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 論文研究的內(nèi)容9
• 1.4 論文內(nèi)容安排9-11
• 第二章 相關(guān)技術(shù)介紹11-24
• 2.1 問答系統(tǒng)介紹11-14
• 2.1.1 問答系統(tǒng)概述11
• 2.1.2 問答系統(tǒng)的分類11-14
• 2.2 本體理論介紹14-17
• 2.2.1 本體定義14-15
• 2.2.2 本體中的關(guān)系與本體結(jié)構(gòu)15-17
• 2.2.3 計(jì)算機(jī)領(lǐng)域引入本體的目標(biāo)及本體的應(yīng)用17
• 2.3 概念相似度算法的研究17-23
• 2.3.1 概念相似度算法及其分類17-18
• 2.3.2 基于概念語義距離的方法18-19
• 2.3.3 基于概念信息內(nèi)容的方法19-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于本體的語義相似度計(jì)算模型24-36
• 3.1 相似度的概念24
• 3.2 本體與概念語義相似度計(jì)算24-26
• 3.3 基于本體的概念信息內(nèi)容計(jì)算模型26-33
• 3.3.1 本體概念層次結(jié)構(gòu)中相似度計(jì)算影響因子26-29
• 3.3.2 改進(jìn)基于本體的概念信息內(nèi)容計(jì)算模型29-30
• 3.3.3 改進(jìn)的概念信息內(nèi)容計(jì)算模型的測(cè)試30-33
• 3.4 基于本體語句相似度計(jì)算方法33-35
• 3.4.1 語句相似度及其分類33-34
• 3.4.2 基于概念相似度算法的語句相似度算法34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 食品本體和營養(yǎng)知識(shí)FAQ庫構(gòu)建36-44
• 4.1 食品本體的構(gòu)建36-40
• 4.1.1 本體構(gòu)建工具36-37
• 4.1.2 食物本體知識(shí)獲取37-40
• 4.2 營養(yǎng)知識(shí)FAQ庫構(gòu)建及其預(yù)處理40-43
• 4.2.1 營養(yǎng)知識(shí)FAQ庫構(gòu)建40-41
• 4.2.2 FAQ庫中問題集問句預(yù)處理41
• 4.2.3 FAQ庫中問題集與關(guān)鍵詞倒排索引41-43
• 4.3 本章小結(jié)43-44
• 第五章 基于語義相似度計(jì)算的FAQ庫問答系統(tǒng)設(shè)計(jì)44-57
• 5.1 營養(yǎng)知識(shí)問答系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)44-45
• 5.2 營養(yǎng)知識(shí)問答系統(tǒng)主要模塊設(shè)計(jì)45-53
• 5.2.1 寒暄語處理模塊45-46
• 5.2.2 問題預(yù)處理模塊46-48
• 5.2.3 詞義擴(kuò)展模塊48-50
• 5.2.4 篩選候選問題模塊50-51
• 5.2.5 語句相似度計(jì)算模塊51-52
• 5.2.6 答案抽取模塊52-53
• 5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)53-56
• 5.3.1 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境53-54
• 5.3.2 系統(tǒng)演示效果54-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 總結(jié)57
• 6.2 展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果63-64
• 致謝64-65

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于本體的語義相似度計(jì)算在營養(yǎng)知識(shí)問答系統(tǒng)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：262190