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基于本体的语义相似度计算在营养知识问答系统中的应用的中期报告.docx

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基于本体的语义相似度计算在营养知识问答系统中的应用的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于本体的语义相似度计算在营养知识问答系统中的应用的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于本体的语义相似度计算在营养知识问答系统中的应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于本体的语义相似度计算在营养知识问答系统中的应用的中期报告一、研究背景在当今浩如烟海的互联网时代,网络已经成为人们获取信息的主要渠道。有越来越多的营养问题需要回答,而更多的人希望获得个性化、精准的回答,因此建立一个营养知识问答系统变得越来越必要。其中,语义相似度计算在问答系统中具有很重要的作用,可以帮助用户更好地理解和解决问题。二、研究目的本研究旨在探讨基于本体的语义相似度计算在营养知识问答系统中的应用方法,并通过实验比较其与传统计算方法在问答准确率上的差异。三、,本体起到了重要的作用。本研究选用了OpenCyc作为构建本体的工具,采用本体学****方法和人工添加的方式进行本体的构建和维护。构建好本体后,将营养知识库与本体进行整合,实现语义的标准化。,本研究选择了基于本体的语义相似度计算模型。具体地,将问题和知识库中的问题分别与本体的各个节点进行匹配,通过计算匹配路径上的权值,确定问题与知识库中的问题的相似度。,采用面向对象程序设计思想,进行系统的开发。通过调用Python中的相关模块,实现了营养知识问答系统的各个模块,并增加了本体的知识维护模块,方便本体的更新和扩展。四、,包含了营养知识的相关领域,如营养素、食物、饮食****惯等。。提出了基于本体的相似度计算方法,并进行了初步的实验。、问题的匹配和相应答案的返回,并实现了本体的知识维护模块。五、,增加算法的准确度和效率。,并扩充本体的领域,增加知识库的完整性和覆盖度。,实现用户的登录管理和个性化推荐功能。