本体构建中建立概念间关系方法研究

发布时间：2021-08-15 10:52

　　本体是一个对领域知识完备表述的知识组织系统,使得用户对领域知识有了清晰一致地理解。目前,本体是图书情报领域中一个重要的研究热点,国内外机构与学者对本体开展了大量的理论研究,但针对领域本体的构建实践研究则较少。本体构建是一项巨大的系统工程,建立领域本体的概念间关系就是本体构建的关键环节之一,如何实现快速准确地建立概念间关系应是本体研究重点,基于上述背景,本论文对本体构建中建立概念间关系方法进行了研究。本文在介绍本体研究概况与本体相关语义词表的基础上,提出了一套本体构建中建立概念间关系方法体系,主要有以下十一种方法:1)基于结构化词表方法;2)基于词库系统方法;3)基于模式匹配识别方法;4)基于词汇同现方法;5)基于用户检索痕迹法;6)基于图书目录层级体系方法;7)基于术语标准层级体系方法;8)基于百科全书方法;9)基于字面相似度识别方法;10)基于多字词的词素切词匹配方法;11)基于英译名一致性识别方法。运用具体实例对每种建立概念间关系方法步骤进行详细演示,并从建立概念间关系的准确性、快捷性、所建关系规模和所需费用四个角度对建立概念间关系的各种方法进行对比分析,总结出每种方法的优缺点。 

【文章来源】：中国农业科学院北京市

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景
        1.1.1 本体已成为研究热点
        1.1.2 建立概念间关系是本体构建的关键
        1.1.3 基于已有研究成果开展研究
    1.2 研究目的和意义
        1.2.1 总结本体概念间及词表的词间关系
        1.2.2 提出一套建立本体概念间关系方法体系
        1.2.3 解决快速构建本体的关键问题
        1.2.4 促进本体在各领域的广泛应用
    1.3 研究内容、方法和技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 研究技术路线
第二章 本体研究概况
    2.1 本体及相关概念
        2.1.1 本体定义
        2.1.2 本体组成元素
        2.1.3 本体描述语言
    2.2 建立概念间关系方法研究现状
        2.2.1 国外建立概念间关系方法研究
        2.2.2 国内建立概念间关系方法研究
        2.2.3 建立概念间关系方法发展趋势
第三章 本体相关语义词表
    3.1 叙词表
    3.2 WordNet
    3.3 MindNet
    3.4 FrameNet
    3.5 VerbNet
    3.6 知网(HowNet)
第四章 本体构建中建立概念间关系方法
    4.1 建立概念间关系方法
    4.2 基于结构化词表建立概念间关系
        4.2.1 基于同义词典建立概念间关系
        4.2.2 基于分类主题一体化词表建立概念间关系
        4.2.3 基于叙词表建立概念间关系
    4.3 基于词库系统建立概念间关系
    4.4 基于模式匹配识别建立概念间关系
    4.5 基于词汇同现建立概念间关系
    4.6 基于用户检索痕迹法建立概念间关系
    4.7 基于图书目录层级体系建立概念间关系
    4.8 基于术语标准层级体系建立概念间关系
    4.9 基于百科全书建立概念间关系
    4.10 其他建立概念间关系方法
        4.10.1 基于字面相似度识别方法
        4.10.2 基于多字词的词素切词识别方法
        4.10.3 基于英译名一致性识别方法
第五章 各种建立概念间关系方法对比分析
    5.1 各种建立概念间关系方法特点
    5.2 准确性对比分析
    5.3 快捷性对比分析
    5.4 所建关系规模对比分析
    5.5 所需费用对比分析
第六章 结论与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
作者简历


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于叙词表构建本体的中文叙词词间关系细化研究[J]. 刘丽斌,任瑞娟,米佳,濮德敏.  山东图书馆学刊. 2010(01)
[2]基于叙词表的领域本体半自动构建的研究和实现[J]. 仓定兰.  科学技术与工程. 2009(24)
[3]机器学习在本体映射中的应用[J]. 李琼,李宝敏.  计算机技术与发展. 2009(12)
[4]电子政务叙词表向本体转化的方法与实例研究[J]. 卢小莉,谢阳群.  新世纪图书馆. 2009(06)
[5]基于机器学习的本体匹配的研究[J]. 苏意玲.  福建电脑. 2009(08)
[6]基于文献标题词汇共现获取词间关系研究[J]. 常春,赖院根.  图书情报工作. 2009(08)
[7]语义网中基于机器学习的本体映射研究[J]. 芦明,李冠宇,史一民.  微计算机信息. 2009(09)
[8]从叙词表到本体的转换研究[J]. 米佳.  现代情报. 2009(01)
[9]基于本体论的企业默会知识管理系统结构[J]. 梁启华,杨鸿章.  中国管理科学. 2008(S1)
[10]基于本体学习的自动化本体构建探讨[J]. 邱欣.  中国集体经济. 2008(27)

博士论文
[1]Ontology在农业信息管理中的构建和转化[D]. 常春.中国农业科学院 2004

硕士论文
[1]运用神经网络聚类方法推进构建本体的自动化[D]. 付渊.太原理工大学 2006
[2]基于文本层次模型的Web概念挖掘研究[D]. 章成志.南京农业大学 2002



本文编号：3344407