基于語義網(wǎng)的文本信息分類技術(shù)研究.pdf

1、南京理工大學(xué)碩士學(xué)位論文塞于語義網(wǎng)的文本信息分類技術(shù)研究摘要隨著因特網(wǎng)上信息的大量增加，如果不依靠自動分類而完全通過手工進(jìn)行文本分類，文本分類是不可能完成的。因此，文本自動分類成為一個重要的研究領(lǐng)域。而網(wǎng)絡(luò)資源缺乏統(tǒng)一的語義描述，用戶越來越難從海量的數(shù)據(jù)中查找到自己需要的資源，W3C組織倡導(dǎo)的基于本體的語義網(wǎng)技術(shù)為解決這一問題提供了出路，語義網(wǎng)通過獲得詞匯的語義使認(rèn)觸b應(yīng)用不但能夠表示信息，而且能夠理解信息，還可以在此基礎(chǔ)上依據(jù)一定的規(guī)

2、則對文本進(jìn)行分類。在這篇論文中，我們首先介紹了語義網(wǎng)及其相關(guān)技術(shù)，然后介紹了V范b文本分類的方法以及本體與語義網(wǎng)之間的相互關(guān)系，最后介紹了基于本體技術(shù)的語義網(wǎng)的自動分類器。此分類器可以對關(guān)于杜威十進(jìn)制的分類法(DDC)和國會圖書館分類法介cC)的文本進(jìn)行分類.在介紹分類器的過程中，我們首先解釋如何以模塊化的方式構(gòu)建本體，并把本體映射到DDC和LCC中。其次，我們正式定義了DDC曰LCC之間和本體一分類表之間的映射。接著，我們解釋了分類器

3、使用本體進(jìn)行分類的方法。最后，我們通過實驗對分類器的精確性進(jìn)行評估，實驗結(jié)果證明我們的方法改善了分類的精確性，由于不完整的本體的使用，精確性改善的同時匹配率有所下降。關(guān)鍵詞:本體，語義網(wǎng)，文本分類聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果，盡我所知，在本學(xué)位論文中，除了加以標(biāo)注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均己在