一种新的Web异构语义信息搜索方法

发布时间：2018-12-07 13:56

【摘要】：相关排序是Web搜索的关键技术之一.为提高相关排序的准确性,保证搜索结果的语义相关性,语义搜索研究引入了由不同语义模型所表示的各种语义信息,如词典、语义标记、社会标注等.为了结合各类语义信息进行搜索,提出了一种新的Web异构语义信息搜索方法,给出了语义相关概率的定义,提出了一种基于统计的语义相关度计算方法,同时利用现有的关键词和语义搜索引擎,实现了结合关键词和异构语义信息的Web搜索.初步实验证明该方法可以融合关键词信息和用多种模型表示的语义信息,有效实现Web异构语义搜索.
[Abstract]:Correlation sorting is one of the key technologies of Web search. In order to improve the accuracy of relevant ranking and ensure the semantic relevance of search results, semantic search research introduces various semantic information represented by different semantic models, such as dictionaries, semantic markers, social tagging and so on. In order to search all kinds of semantic information, a new Web heterogeneous semantic information search method is proposed, the definition of semantic correlation probability is given, and a method of calculating semantic correlation degree based on statistics is proposed. At the same time, the existing keyword and semantic search engine is used to realize Web search combining keyword and heterogeneous semantic information. The preliminary experiments show that this method can combine keyword information with semantic information expressed by multiple models, and realize Web heterogeneous semantic search effectively.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室;
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(2007CB311004) 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2006AA01Z128) 国家自然科学基金项目(90604017,60435010,60775035)~~
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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本文编号：2367309