文档介绍：导师签名鳎褐凉学位论文作者签名中:争签字日期:年易月谚日学位论文作者签名中:ぃ苣学位论文独创性声明学位论文版权使用授权书易月≥签字日期:矽其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得直昌太堂或其他教育沙‘月,本学位论文作者完全了解壶昌太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权阅。本人授权直昌太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字日期:保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,.允许论文被查阅和借检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所和中国学术期刊馀贪电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表,并通过网络向社会公众提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ、
关键词:本体学习;;层次聚类;关联规则;依存句法分析针对方法采用统计的方法而忽略了语义对抽取结果的影响这一缺摘要检索等领域得到广泛应用。然而,现阶段本体研究领域的基础性工作——本体本体作为共享概念模型的形式化规范说明,具有良好的概念层次结构和语义表达能力,已经引起越来越多国内外专家学者的关注,并在知识工程、语义的构建大多还是采用手工的方法,需要耗费大量的人力和时间,甚至需要领域专家的参与,逐渐成为本体发展、推广的一大障碍,因此,通过本体学习来构建本体已经成为一个很有意义的研究方向。本文对本体学习的方法进行讨论和研究,首先对本体和本体学习的基础知识做了简单的介绍,然后介绍了几种常用的本体学习中概念抽取方法,分析了每种方法的优缺点,在基于的概念抽取方法的基础上增加了复合词语的提取并改进了词频的统计方式,使之能更加科学的抽取领域概念,同时陷进行改进,使用语义相似度来度量概念的相关度,提高了概念抽取的准确率。另外,本文对本体学习中概念间关系的获取进行了探索,使用概念层次聚类的方法进行分类关系的抽取,对于非分类关系的抽取,本文提出一种关联规则与依存句法分析相结合的方法,通过关联规则算法获取有关系的概念对,对出现概念对的句子进行依存句法分析确定关系的语义标签。本文的最后实现了一个基于本体的语义检索系统,其中的本体是根据文中介绍的本体学习方法来构建的,系统应用效果也较好地验证了该方法的有效性。
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基于氲母拍畛槿酏蝴技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目录第滦髀邸研究背景及现实意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本体学习的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第卤咎寮氨咎逖袄砺邸本体概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第卤咎逖爸械母拍罨袢概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于领域相关度及领域一致度的概念抽取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.Ⅳ.
方法分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..∷惴ā概念抽取结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第卤咎逖爸械墓叵党槿概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于关联规则的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于层次聚类的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第卤咎逖