本文關(guān)鍵詞：基于本體的語義檢索方法研究

  更多相關(guān)文章： 本體 語義檢索 語義相似度 查詢擴展 局部共現(xiàn)

【摘要】：隨著近幾年科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已成為人們獲取信息資源的主要途徑,在具有海量信息的互聯(lián)網(wǎng)中,如何快速準(zhǔn)確的獲得所需要的資源成為了迫切需要解決的問題。傳統(tǒng)的檢索系統(tǒng)或搜索引擎主要是通過機械式的匹配關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索,對查詢請求及信息資源缺乏語義層面上的理解與分析,導(dǎo)致實際檢索結(jié)果與用戶的查詢需求不匹配。本體作為一種很好的概念建模工具,不僅能夠在語義和知識層次上描述信息,反映概念之間的關(guān)系,而且支持邏輯推理操作,所以將本體引入到傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)中,利用本體的優(yōu)勢,實現(xiàn)查詢的語義化,從而提高查全率和查準(zhǔn)率。本文在分析和探討了目前語義檢索的常用方法后,進(jìn)行了如下三方面的研究:(1)在深刻理解基于距離、基于內(nèi)容和基于特征的相似度計算方法的基礎(chǔ)上,提出了一種綜合的加權(quán)語義相似度計算方法,綜合考慮了兩概念之間的語義距離、語義重合度和屬性重合度。其中,在語義距離相似度的衡量過程中,分析了深度、細(xì)化程度和類型對有向邊權(quán)重的影響;在語義重合度的計算上,加入了兩概念之間的深度差因素,改進(jìn)了不能夠區(qū)分共同上層節(jié)點相同且深度和相等的概念對的語義重合度問題;屬性重合度的計算方面,考慮到部分概念節(jié)點在繼承上一層概念屬性的基礎(chǔ)上又定義了新的屬性,給出了直接屬性重合度和間接屬性重合度的計算。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法能更準(zhǔn)確的衡量概念之間的相似度。(2)針對基于本體的查詢擴展方法脫離待檢索語料集的問題,本文將基于本體的語義查詢擴展和基于局部文檔的統(tǒng)計查詢擴展相結(jié)合,提出了基于本體和局部共現(xiàn)共現(xiàn)的查詢擴展方法。在本體中,由概念之間的相似度得到與初始概念相關(guān)度較大的概念作為語義候選擴展概念;同樣在局部文檔中,由共現(xiàn)性分析得到概念的統(tǒng)計候選擴展概念,再利用局部文檔和本體分別對語義候選擴展概念和統(tǒng)計候選擴展概念進(jìn)行篩選,篩選后的兩部分?jǐn)U展詞作為最終的擴展概念。該擴展算法得到的新查詢能更好地反映用戶的查詢請求。(3)研究基于本體的查詢擴展過分依賴構(gòu)建的領(lǐng)域本體的問題,提出基于概念相似度和相關(guān)度的查詢擴展方法,即由概念在本體中的語義相似度和在局部文檔中的相關(guān)度構(gòu)成概念之間的關(guān)聯(lián)度,使得概念之間關(guān)聯(lián)度的衡量不再僅僅依靠本體,并根據(jù)概念與整個初始查詢的相關(guān)度選取擴展詞,此外還改進(jìn)了擴展詞權(quán)重的計算方法,由初始概念在局部文檔中權(quán)重、在本體中的相似度和局部文檔中的相關(guān)度共同決定。在設(shè)計的檢索系統(tǒng)中,改進(jìn)的算法有效的提高了檢索性能。
【關(guān)鍵詞】：本體 語義檢索 語義相似度 查詢擴展 局部共現(xiàn)
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 語義檢索研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 基于本體的語義檢索研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 其他語義檢索研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 課題研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.3.1 課題研究內(nèi)容15
• 1.3.2 本文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 相關(guān)理論16-30
• 2.1 信息檢索概述16-19
• 2.1.1 信息檢索概念與基本原理16
• 2.1.2 信息檢索模型16-18
• 2.1.3 信息檢索分類18-19
• 2.1.4 檢索效果的評價19
• 2.2 本體相關(guān)知識19-29
• 2.2.1 本體的定義19-20
• 2.2.2 本體的建模元語20-21
• 2.2.3 本體的分類21-22
• 2.2.4 本體的描述語言22-23
• 2.2.5 本體的構(gòu)建23-27
• 2.2.6 本體的推理27-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 第3章 本體中概念之間相似度計算30-39
• 3.1 概念相似度概述30-31
• 3.1.1 概念的相似度含義30
• 3.1.2 相似度的計算方法30-31
• 3.2 基于本體的相似度計算方法31-32
• 3.3 綜合的加權(quán)相似度算法32-36
• 3.3.1 語義距離32-34
• 3.3.2 語義重合度34
• 3.3.3 屬性重合度34-35
• 3.3.4 綜合的加權(quán)語義相似度計算35-36
• 3.4 實驗及結(jié)果分析36-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于本體和局部共現(xiàn)的查詢擴展方法39-49
• 4.1 查詢擴展技術(shù)39-42
• 4.1.1 查詢擴展概念39
• 4.1.2 查詢擴展方法39-42
• 4.2 基于本體和局部共現(xiàn)的擴展方法42-45
• 4.2.1 基本思想43
• 4.2.2 獲取候選擴展概念集43-44
• 4.2.3 候選擴展概念集的篩選44-45
• 4.2.4 擴展詞的權(quán)重計算45
• 4.3 實驗及結(jié)果45-48
• 4.3.1 實驗設(shè)計45-46
• 4.3.2 實驗結(jié)果與分析46-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第5章 一種基于本體的檢索模型49-59
• 5.1 基于概念相似度和相關(guān)度的查詢擴展49-50
• 5.1.1 基本思想49
• 5.1.2 概念之間的關(guān)聯(lián)度計算及擴展概念的選擇49-50
• 5.2 查詢結(jié)果的排序50-51
• 5.2.1 擴展詞權(quán)重的計算50-51
• 5.2.2 查詢-文檔相關(guān)度51
• 5.3 實驗及結(jié)果51-58
• 5.3.1 實驗設(shè)計51-53
• 5.3.2 關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)53-56
• 5.3.3 實驗結(jié)果56-58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 總結(jié)和展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 致謝65-66
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張勝;;一種基于領(lǐng)域本體的語義檢索模型[J];軟件導(dǎo)刊;2014年03期

2 劉飛;周俏麗;張桂平;;基于輔助短語標(biāo)記的名詞短語識別[J];沈陽航空航天大學(xué)學(xué)報;2014年01期

3 李燕妮;李海生;蔡強;;旅游本體的概念相似度算法改進(jìn)[J];計算機應(yīng)用與軟件;2014年01期

4 王璐;于超;王博;王國春;林金花;李輝;;本體語義檢索系統(tǒng)[J];長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年06期

5 孟紅偉;張志平;張曉丹;;基于領(lǐng)域本體的文獻(xiàn)智能檢索模型研究[J];情報雜志;2013年09期

6 張春祥;欒博;高雪瑤;盧志茂;;基于句法分析的漢語詞義消歧[J];計算機應(yīng)用研究;2014年01期

7 王旭陽;萬里;;信息檢索中語義相似度算法研究[J];計算機工程與應(yīng)用;2014年10期

8 盛秋艷;;一種基于本體的語義相似度計算方法[J];情報科學(xué);2012年08期

9 王旭陽;蕭波;;基于本體和局部上下文分析的查詢擴展方法[J];計算機工程;2012年07期

10 劉宏哲;須德;;基于本體的語義相似度和相關(guān)度計算研究綜述[J];計算機科學(xué);2012年02期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王進(jìn);基于本體的語義信息檢索研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 魏曉莉;基于本體的語義檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2013年

2 蕭波;基于本體的新聞主題搜索研究[D];蘭州理工大學(xué);2012年

3 馬中杰;基于領(lǐng)域本體的語義檢索系統(tǒng)研究[D];安徽大學(xué);2011年

，

本文編號：739251