基于本體的知識表示及信息檢索研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息的快速增長，基于關(guān)鍵詞的傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)已逐漸不能滿足人們的需求。而知識檢索注重知識和語義的匹配，具有較高的查準(zhǔn)率和查全率，成為了人工智能領(lǐng)域及信息檢索領(lǐng)域的研究熱點。
　　 本體良好的概念層次結(jié)構(gòu)恰好適合知識表示，可以充分描述領(lǐng)域知識模型，反映概念間的語義關(guān)系，且支持邏輯推理，因而基于本體的知識檢索可以更好的實現(xiàn)語義檢索及提高檢索準(zhǔn)確度。
　　 本文在對本體的知識表示、本體描述語言、編輯工具及建模方法的深入

2、分析及比較的基礎(chǔ)上，設(shè)計了計算機科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域本體的構(gòu)建過程，依次獲取計算機領(lǐng)域本體的知識表示元素：概念、繼承關(guān)系、屬性關(guān)系、實例等，對每個步驟中所涉及的算法與技術(shù)進行了分析與實現(xiàn)。主要包括：首先在ICTCLAS開源系統(tǒng)基礎(chǔ)上二次開發(fā)實現(xiàn)批量語料的分詞與去除無用詞的預(yù)處理；其次采用特征詞權(quán)重計算算法TF-IDF實現(xiàn)了對計算機領(lǐng)域語料庫的特征詞提取，從而獲得計算機領(lǐng)域候選概念集；然后通過計算概念間的相關(guān)度構(gòu)建概念向量，并采用夾角余弦公式計

3、算概念間的相似度，經(jīng)過人工聚類獲得計算機領(lǐng)域繼承關(guān)系的知識層次結(jié)構(gòu)；最后基于概念繼承關(guān)系，獲取概念與概念間的對象屬性、概念的數(shù)據(jù)屬性及屬性的限制。完成了以上領(lǐng)域本體知識元素的獲取后，采用protégé構(gòu)建了計算機領(lǐng)域本體并進行評價。
　　 基于計算機領(lǐng)域本體，本文探討了基于本體的信息檢索關(guān)鍵技術(shù)。首先分析比較了數(shù)據(jù)檢索、全文檢索與知識檢索技術(shù)的檢索特點，指出基于本體的知識檢索的優(yōu)勢。其次在本體的通用推理規(guī)則和本體典型關(guān)系的推理規(guī)