基于本体的语义信息检索技术的研究

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1、基于本体的语义信息检索技术的研究基于关键词处理的传统检索技术会在检索过程中遗漏大量与检索概念相关或同义的内容。针对这种情况,提出了一种基于本体的Ms”中，“phone”、“Nokia”、“2006”和“MMS”是对象节点，“manufacturedby”和“supporting”是对象节点应具有的属性。这类查询在本体知识的支持下很容易进行，问题在于一般用户很难构建这类查询。因而，在语义信息检索领域，大多数有关复杂约束查询的工作都在用户接口的层次，研究如何能直观地构建查询的方法。（4）信息查询个性化　　信息查

2、询个性化通过软件学习用户个性特征，把获得的个性化知识应用于信息搜索过程中，在相同或是相近的信息资源中，针对两个不同用户的相似要求，返回给不同用户不同的查询结果。语义信息检索中的个性化研究，旨在使用语义信息记录用户偏好，实现用户偏好的确定、推理，为用户提供个性化的检索服务。区别于以往的个性化信息检索，语义个性化研究中的用户偏好被映射到了本体概念，具有了实际的含义，能够提供更加强大的推理分析能力。（5）语义关联分析　　通常语义关联分析被用于发现用户感兴趣的资源之间的关联，这些关联本身就具有一定的价值。4基于本体

3、的信息检索框架　　基于本体论的智能检索信息系统由于能提供查询和资源描述所必需的语义信息,并通过领域本体[6]知识库为信息源提供必要的语义标注信息,从而使系统对领域内的概念、概念之间的联系及领域内的基本公理知识有一个统一的认识,进一步提高了系统的联想能力和精确性,为用户提供更有价值的信息。如图1所示为基于本体的信息检索模型的基本框架,该模型有四大部分组成：用户界面模块，查询语义扩展模块，概念层次过滤模块和自动摘要模块。　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1基于本体的信息检索模型　　（1）用户界面模块：用户界

4、面模块为用户提供了与系统交互的接口,接受用户的查询请求,把查询请求提交给查询语义分析器去处理;用本体论加以规范后查询领域本体知识库，从中找出出现该查询请求的各个领域，然后将其领域以及在该领域下查询请求的含义罗列给用户，用户此时可根据自己的意图,在界面上确定所需查找的领域及含义。.　　（2）查询语义扩展模块：查询语义扩展模块是系统实现的核心模块。查询语义分析器会对用户选择好查找领域的查询请求进行分析,并且根据一定的查询扩展策略将用户的查询概念关系映射成为本体中的概念和关系,并且以此作为语义扩展的基础,生成新的

5、检索表达式,同时将其提交给推理机进行语义推理。推理机参照领域本体,根据已有的公理、定理对语义元数据库当中的元数据进行推理,加入新的检索词或短语。扩展的词汇是基于领域本体知识库原检索词的同义词以及相关词的,也就是说最终的查询请求是基于用户原始查询请求中关键词的一系列同义词及相关词。　　（3）概念层次过滤模块：概念层次过滤能够把搜索引擎返回的检索结果进行进一步处理,主要是对检索到的X页进行主题概念提取,如果提取出的主题概念和初始检索的主题概念不相匹配或者差距较大就将这些检索结果过滤掉,从而减少返回X页中不符合用

6、户请求的X页的数量,提高检索系统的查准率。　　(4)自动摘要:自动摘要是检索时返回X页的简要概述,是建立在篇章理解和摘要生成相结合的基础上的。篇章理解,就要对X页中的文本的每一个语句进行句法、语义分析,对全文作篇章分析,然后确定文章的主题思想;摘要生成,则要选择恰当的词汇和句法方式来表达这个主题思想。这对自然语言的要求很高,实现较为困难。目前生成的文摘大多是摘录性的,即把全文中能表达文章主要意思的句子挑选出来,合在一起作为摘要。5主要的技术要点5.1领域本体的构建　　由于没有统一的原则,加上每个实际构建的本

7、体的类型和应用情况也不同,几乎每一个系统的开发都会产生一些不同的本体构建方案。目前为止,本体构建中比较有名的几种方法包括TOVE法、METHONTOLOGY法、骨架法、KACTUS法、SENSUS法、DEF5法和七步法等。但是,目前本体工程中尚没有标准的权威的方法论,缺乏标准化的管理和制约。以上几种方法均是在各自相应的本体构建项目中总结出来的,可以通过软件生命周期法IEEE107421995作为参照标准进行方法论成熟度的评价。7种方法的成熟度依次为:七步法、METHONTOLOGY法>IDEFS法>TOVE

8、法>骨架法>SENSUS法、KACTUS法。　　这里介绍一下七步法的思想和步骤，斯坦福大学开发的“七步法”主要用于领域本体的构建,其具体步骤包括7个阶段：①确定本体的领域和范围;②考虑复用现有的本体;③列出知识本体中的重要术语;④定义类和类的等级体系;⑤定义类的属性;⑥定义属性的分面;⑦创建实例。5.2查询预处理技术　　当前信息检索工具提供给用户的主要是基于关键词的检索接口，但是在很多情况下用户真正的检索意图很难