基于領(lǐng)域本體的檢索系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)是海量信息資源庫，隨著大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信息新時代的到來，信息量正以爆炸性的速度在增長，并且信息的組織是異構(gòu)的、多元的和分布的，如何準(zhǔn)確的在海量信息中尋找滿足用戶查詢期望的信息已成為當(dāng)前信息檢索系統(tǒng)所面臨的重大挑戰(zhàn)。本文深入研究了基于領(lǐng)域本體的信息檢索，以本體為依據(jù)，提出一種新的語義映射模型，并對領(lǐng)域本體的構(gòu)建、本體查詢擴(kuò)展等進(jìn)行了以下研究工作:
　　1、領(lǐng)域本體的構(gòu)建。參照斯坦福大學(xué)的“七步法”原則，提出一種領(lǐng)域本體的構(gòu)建方法并通

2、過本體開發(fā)工具Protégé給出一個領(lǐng)域本體的構(gòu)建實例。
　　2、提出一種新的語義映射模型。在線性鏈條件隨機(jī)場的基礎(chǔ)上提出一種隱動態(tài)條件隨機(jī)場，并結(jié)合單詞的上下文語境，在領(lǐng)域本體和詞匯間建立語義映射模型，用來存儲本體概念與詞匯間的映射關(guān)系，達(dá)到詞義消歧的目的。并將經(jīng)過該語義映射模型進(jìn)行詞義消歧后的用戶查詢和文檔庫中的文檔轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的概念向量，再利用向量空間模型進(jìn)行文檔語義相似度計算并按相似度大小將匹配結(jié)果集進(jìn)行排序輸出。通過對比實

3、驗表明隱動態(tài)條件隨機(jī)場模型要優(yōu)于隱馬爾可夫模型和最大熵模型。
　　3、本體查詢擴(kuò)展研究。由于本體能描述和定義概念及概念間的相關(guān)關(guān)系具有較強的語義表達(dá)能力，當(dāng)用戶查詢經(jīng)所構(gòu)建的語義映射模型映射到本體中對應(yīng)的概念后，還可對其進(jìn)行推理擴(kuò)展，進(jìn)一步提高檢索效率。采用的方法是依據(jù)本體類公理，利用Jena中加入自定義推理規(guī)則的推理機(jī)制對映射出的概念進(jìn)行復(fù)雜關(guān)系的推理，包括類關(guān)系推理、類/實例關(guān)系推理和基于屬性的推理。
　　基于前面的研究