一种基于本体语义的信息检索模型

ｌ 引言
信 息检索 ， 指将信 息按一定 的方式组 织和存 是 储起 来 ， 根 据 用 户 的 需 要 找 出 有 关 信 息 的 过 并 程＿ 。信 息检索 模 型 ， 依 照 用户 查 询 ， 文档 集 １ ］ 是 对 合进行相关 排序 的一组前提 假设 和算法 ， 可形式 化
为一个 四元 组 ：
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关键词 本 体 ； ｒＮ ｔ Ｗｏｄ ｅ；向量 空 间模 型 ；信 息检 索
Ｔ ３１６ Ｐ ０． 中图分 类 号
Ａ ｎｆ ｒ ａ ｉ ｎ Ｒ ｅ ｒｅ ａ ｏ ｅ ｓ ｄ ｏ ｍ ａ ｔｃ ｏ ｔ ｌｇ Ｉ ｏ ｍ ｔｏ ｔ ｉｖ ｌＭ ｄ ｌＢａ ｅ ｎ Ｓｅ ｎ ｉ ｆＯｎ ｏ ｏ ｙ
总第 ２ ３ ５ 期 ２１ ０ ０年第 １ 期 １
计 算 机 与 数 字工 程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌ ｇｎ ｅｉｇ ｏ ｕｅ ｇｔ ａ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｎ
Ｖｏ１ ８ Ｎ Ｏ 语 义 的 信 息 检 索模 型
纪兆辉
（ 淮海 工 学 院 计算 机 工 程 学 院 连云 港 ２ ２０ ） ２ ０ ５
可 以人 工主观指 定 。Ｑ是一 个查 询集合 ， 户任务 用 的表 达 由查 询需 求 的逻辑 视 图 来表 示 。Ｆ是 一个 对文档 和查询建 模 的框 架 ， 以构建 文 档 、 用 查询 及
ｔ ｌｇ ．Ｆｉａ ｌ ｏｏ ｙ ｎｌ ｙ，ｔ ｅｓｍｉ ｒｔ ｅ ｗｅ ｎ ｑ ｅ ｙ ａ ｄ ｄ ｃ ｍｅ ｔｗａ ｏ ｕ ｅ ． Ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｒ ｔｉｖ ｌ ｈ ｉ ｌ ｉｙ ｂ ｔ ｅ ｕ ｒ ｎ ｏ ｕ ｎ ｓ ｃ ｍｐ ｔ ｄ ａ ｏ ａ ｅ ｔ ｔａ ｉ ｏ ａ ｎ ｏ ｈ ｉ ｍ ｔ ｅｒ ａ ｏ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｏ ｍｓ ｕ ｔ ｏ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｒ ｔｉｖ ｌ ｒ ｃｓｏ ｎ ｓ ｍａ ｔｃ１ｖ １ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｗｏ ｄ ｆ ｒ ，ｏ ｒｍｅ ｈ ｄ ｃ ｎ ｉ ｒ ｖ ｈ ｅ ｒｅ ａ ｅ ｉｉ ｎ ｏ ｅ ｎ ｉ ｅ ｅ． ｐ Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｏ ｔ ｌ ｇ ，Ｗ ｏ ｄ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ａ ｅｍｏ ｅ ，ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｒ ｔ ｉｖ ｅ ｒｓ ｎ ｏｏ ｙ ｒ Ｎｅ ，ｖ ｃ ｏ ｐ ｃ ｄ ｌ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｅ ｒｅ ｅ ｏ Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ３ １ ６ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ０ ．
摘
要
对基于向量空间模型 的检索方法进行改进 ， 出基于本体 语义的信息检索模 型。将 Ｗｏｄ ｔ 提 ｒＮｅ 词典作为参 照
本体来计算概念之 间的语义相似度 ， 依据查询中标引项之间的相似度 ， 对查询 向量 中的标 引项进行权值调 整， 并参照 Ｗｏｄ ｒ－ Ｎｅ 本体对标引项进行 同义和上下位扩展 ， ｔ 在此基础上定义查询与文档间的相似度 。与传统 的基于词形 的信息检索方法相 比， 该方法可 以提高语义层面上的检索精度 。
用 了“ 部分 匹 配” 的检索 策略 ， 过给 查询或 文档 中 通
的索 引词 分配非 二值权值 来实现 。
设索 引词构成 的集合 一 ｛ ｋ ， ， ｋ ， 。 …ｋ ）文
其中 ， Ｄ是 文档集合 ， 通常 由文 档逻辑 视 图来表示 ， 可 以是一组索 引 词或 关 键词 ， 既可 以 自动提 取 ， 也
ｄｔ ｎ ｌｖ ｃｏ ｐ ｃ ｄ １ ｉｓｌ ｓｍｉ ｒｔ ｅｗｅ ｎｃ ｎ ｅ ｔ ｓｃ ｍｐ ｔｄｂ ｋｎ ｏ ｄ ｔ１ｘｃ ｎ ａ ｅｅｅ ｃｎ ｎ ｉｉ ａ ｅ ｔｒｓ ａ ｅｍｏ ｅ．Ｆ ｒｔ ｏ ｙ， ｉ ｌ ｉｙｂ ｔ ｅ ｏ ｃｐ ｓｗａ ｏ ｕ ｅ ｙｔ ｉｇＷ ｒＮｅ ｅ ｉｏ ｓｒｆｒｎ ｉｇｏ — ａ ａ
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Ｊ ａ ｈ ｉ ｉＺｈ ｏ ｕ
（ ｃ ｏ ｌ ｆＣ ｍ ｐ ｔｒＥ ｇｎ ｅ ｉｇ，Ｈ ｕ ｉ ａ Ｉ ｓｉｕｅｏ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｌｉｎ ｕ ｇ ｎ ２ ２ ０ ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｏ ｕ ｅ ｎ ｉｅ ｒｎ ａ— ｉ ｎ ｔｔｔ ｆＴｅ ｈ ｏｏ ｙ ｈ ａ ｙ ｎ ａｇ ２ ０ ５
ｔｌ ｙ ｅｏ ｄｙ ｔ ｅ ｉ ｔ ｆ ｅｍｓｉ ｑ ｅ ｙｖ ｃｏ ｓ ｒ ａｊ ｓｅ ｃｏ ｄｎ ｏ ｔｅｓ ｌ ｉ ｍｏ ｇｔ ｅ ．Ｍｅ ｎ ｉ ， ｏｏ ．Ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｈ ｇ ｓｏ ｒ ｕ ｒ ｅ ｔｒ ｅ ｄｕ ｔ ａ ｃ ｒ ｉ ｔ ｈ ｉ ａ ｔ ａ ｎ ｍ ｇ ｗｅ ｈ ｔ ｎ ｗｅ ｄ ｇ ｍｉ ｒ ｙ ｈ ａ ｗｈｌ ｅ
（ Ｑ， Ｒ（ ） Ｄ， Ｆ， ｑ ， ＞
它们之 间关 系的模 型 。而 Ｒ（ｆ ） ｑ， 是一 个排 序 函
数 ， 给查 询 ｑ和 文档 ｄ， 间的相关度 赋予一个排 它 ｉ 之
序值。
目前最 广泛 使用 的信 息检 索 模 型 为 向量 空 间
模 型 ＶＳ （ ｃｏ ｐ ｃ ｄ １［ ＶＳ 模 型 采 Ｍ ＶｅｔｒＳ ａｅＭｏ ｅ） ， Ｍ