基于本体的智能检索系统模型研究

发布时间：2020-12-23 06:55

　　近年来,随着计算机的应用和互联网的日益普及,“数据的丰富性与知识的贫乏性”这对矛盾越来越突出,不同领域的人们都在期待能够从这些堆积如山的数据和信息中找到自己想要的知识。如何在海量信息中快速、高效的检索出需要的信息,是信息检索所要研究的问题。本文中首先对本体的知识给予一个交代,然后通过对传统信息检索的基本原理、技术等方面的分析研究,结合本体的具体特点,提出了基于本体的智能信息检索,要实现基于本体的智能检索,就不能不提到语义网,因为语义网携带语义信息,使机器能够理解Web页面,因此语义Web技术才能为基于本体的智能检索模型的实现提供技术基础。除了上述技术,还有语义描述技术和自然语言处理技术共同为基于本体的智能检索提供技术基础。在一系列理论铺垫的基础上,如何构建本体,本体构建都有什么方法则是一个必须要明确的问题。本体构建明确以后,开始进行基于本体智能检索模型的框架设计以及对各模块的详细设计,然后给出一个总的设计模型。为了要验证这个模型确实是可行的,文章最后一部分以一个基于本体的动物检索,即:针对“长颈鹿”检索的例子来实际描述这个模型。在这一部分,首先是利用protégé本体构建工具建立一个简... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

语义网结构栈行了扩展，见图2.1

图 5.1然后以“Animal”本体为例 ,来具体说明。“Animal”包括三个子类:“肉食 动 物 （ Carnivore ） ” 和 “ 草 食 动 物 (Herbivore)” 和 “ 杂 食 动 物(Omnivorous)” 。“ Herbivore” 的 子 类 有: “ Giraffe” 和 “ Rabbit”;“ Carnivore” 的 子 类 有 : “ Tiger” 、“ Lion” 、“ Wolf” 、“ Bear” 、“Polar_bear”;“Carnivore”的子类包括“Pandan”、“Pig”。如图 5.2

“Rabbit”和“Polar_bear”的属性是“white_skin”、如图5.4所示:

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2933269