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基于语义的Web信息检索系统的研究

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维普资讯
第２ ５卷 第 ５期
２０ ０ ８年 ５ 月
计算 机应 用与软 件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｎ ｆｗａ ｅ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ａ ｄ Ｓｏｔ ｒ ｏ
Ｖ０ ． ５ Ｎｏ ５ １２ ． Ｍａ ｖ２０ ８ ０
基 于语 义 的 Ｗｅ ｂ信 息 检 索 系统 的研 究
互 。也就是说当前信 息检索技 术没有使 用语义技 术 ， 而很难 从
对用户提问给出精确 的查询结果 。 Ｔｍ．Ｂ ｒｅｓＬｅ Ｓ ｍ ｎｉ Ｗｅ ｉ ｅｎｒ ｅ 对 ｅ ａｔ ｂ做过如下描述 ： — ｃ 语义万维 网并不是一个 孤立 的万维 网， 而是对当前万维网的扩 展 ， 语义万
Ｔ ｒ ｕ ｈ ａ ａｙ ｉ ｆｔｒ ｅ ｉ ｌ ｍｅ ｔｄ ｐ ｏｏ ｙ ｅ ｓ ｓｅ ，ｈ ｒ ｃ ｅｐ ｅ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉｎ ａ ｄ ｉ ｌｍｅ ｔ ｔ ｎ ｐ ｏ ｏｙ ｅ ｏ ａ ｗｏ ｋ ｉ ｉｈ ｈ ｏ ｇ ｎ ｓｓｏ ｅ ｍｐ ｅ ｎ ｅ ｒ ｔｔｐ ｙ ｔｍ ｔ ｅ ａｔ ｌ ｒ ｓ ｎ ｓｔ ｅ ｄ ｓｇ ｎ ｌ ｈ ｉ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ｒ ｔｔ ｐ ａ ｆ ｍｅ ｒ ｎ ｗｈｃ ｏ ｆ ｒ ｂ ｔ ｏ ｕ ｎ ｓａ ｄ ｑ ｅ ｅ ａ ｅ ｍａ ｋ ｄ ｕ ｔ ｔｔ ｍｅ ｔ ｉ ｅＤＡＭＬ ｓ ｍａ ｔ ｅ ｎ ｕ ｇ ． ｅ ｅ ｓａｅ ｎ ｓｐ ｏ ｉｅ ｂ ｔ ｔｕ ｔｒ ｄ ｏ ｈ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｎ ｕ ｒ ｓｃ ｎ ｂ ｒ ｅ ｐ ｗｉ ｓａｅ ｎ ｓ ｎ ｔ ｉ ｈ ｈ ｅ ｎ ｉ Ｗ ｂｌ ｇ ａ ｅ Ｔｈ ｓ ｔ ｔｍｅ ｔ ｒ ｖｄ ｏ ｈ ｓｒ ｃｕ ｅ ｃ ａ ａ ｄ ｓ ｍｉｓｒ ｃｕ ｅ ｎ ｏｍａｉｎ ａ ｕ ｈ ｏ ｕ ｎ ｓ ａ ｄ ｔ ｅｒ ｃ ｎｅ ｔ Ｗ ｈ ｎ ａ ｄ ｃ ｍｅ ｔｉ ｎ ｅ ｅ ｗｈ ｎ ａ ｑ ｅ ｙ ｉ ｐ ｏ ｅ ｓ ｄ ａ ｄ ｗ ｅ ｎ ｅ —ｔｕ ｔｒ ｄ ｉｆ ｒ ｔ ｂ ｔｔ ｅ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｎ ｈ ｉ ｏ ｔｎ ． ｏ ｏ ｅ ｏ ｕ ｎ ｓ ｉ ｄ ｘ ｄ， ｅ ｕ ｒ ｓ ｒ ｃ ｓｅ ｎ ｈ ｎ
和 Ｓ ｏ￣ 系统 ， 以对它们 进行改进 ， ｗｏ 可 使其提供更好 的服务 。
１ １ ｏＷＬ Ｒ原 型 系统 ． Ｉ
Ｏ Ｉ ＷＬＲ是对含有 自由文本 和含有用 Ｒ Ｆ或 Ｄ ＭＬ本体语 Ｄ Ａ
言描述 的语义标记 的文档进行检索的系统 （ 如图 １ 。该 系统本 ） 来是为 了解决一项特殊任 务一一过 滤大学生 事件通 知问题 ， 每 两周 Ｕ Ｃ大学 的学生要收到一 封列出 四五十条 事件的邮件 。 ＭＢ
ｏＮ ＥＭ ＡＮＴＩ Ｂ ＥＤ ＥＢ Ｉ Ｆｏ Ｒｍ Ｓ Ｃ． ＡＳ Ｗ Ｎ
ＴＩ ｏＮ ＲＥＴＲＩ ＥＶＡＬ Ｓ ＴＥＭ ＹＳ
Ｆ ｎ ｈ ｌｎ Ｄｅ ｇ Ｗ ｅ ｅ ｇ Ｓ ｉｉ ｎ ｉ
（ ｃｏｌｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙＳ ｏｈｗ Ｕ ｉ ｒｔ，ｕｈ ｕ２５ ０ Ｊ ｎｓ ， ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ ｄＴｃｎ ｌ ，ｏｃｏ ｎｖ ｓｙ Ｓｚｏ １０ ６，ｉ ｇｕ Ｃ ｉ ｏ ｒ ｅ ａ ｇ ｅｉ ａ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ
Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｄ ｓ ｒｂ ｓ ａ ｐ ｒａ ｈ ｔ ｅｒｅ ａ ｆ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｈ ｔｃ ｎ ｉ ｆ ｂ ｔ ｒ ｅ ｔｘ ｎ ｅ ｎ ｉａ ｌ ｎ ｉｈ ｄ ｍａｋ ｐ ｈ ｓ ａ ｅ ｅ ｃ ｅ ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｒ ｔ ｖ ｌｏ ｏ ｕ ｎ ｓ ｔ ａ ｏ ｓ ｔ ｏ ｏ ｈ ｆ ｅ ｔａ ｄ ｓ ｍａ ｔ ｌ ｙ ｅ ｒ ｅ ｒ ｕ ． ｉ ｉ ｓ ｅ ｃ ｃ
１ 现有语义检 索引擎
通过分析现有 三种 语义 检索 原型 系统 Ｏ Ｉ 、ｗ ｎｌｒ ＷＬＲ… Ｓ ａｇ ｅ
不 同的词语表达 ， 即用户和 文章作者 往往使 用不同 的词 语来描 述 同一个概念 。目前 连接到 Ｉｔ ｔ ｎ ｍｅ 上的计算 机并不能够 分析 ｅ
Ｉｔ ｎ ｔ 的 所 有 数 据 — — 包 括 内 容 、 接 以 及 人 与 机 器 的 交 ｎｅ ｏｌ ｇ ｂ ｅ ｎ ｌ ｅ ｎ ｇｅ ｄ ｓ Ｓ ｎｃｅ ｅ ｌ ｎｌｙ ｎ ｅ ｅ ａ Ｏｔ ｇ ｉ ｒ ｃｅ ｉ ｍ ｔ ｔ ａ ｉ ｏｇ ｋ ｗ ｄ ｓ ｏｙ ｎ ｅ ｅ ｎ ｎ ｏ ｆ
０ 引 言
在人类语 言中由于时空 和领域的差异 ， 同一个 概念可 以用
ｑ ｅ ｅｕ ｓａ ｖ ｕｔ ， ｌ ｓｉｆ ｅｃ ｖｒ ｈｓ ｎ ｒ ａｉ ．ｔ ａ ｒａｙｉ ｐ ｖ ｔｅａ ｐｅｉｏ ． ｕ ｒ ｒｓｌ ｅｅａ ａ ｄ ｉａ ｏ ｎ ｒｎｅｏｅ ｔｉ ｉ ｏｍ ｏ Ｉｃｎｇｅｔ ｍ ｒ ｅｒ ｒ ｖｌ ｒｃ ｉ ｙ ｔｒ ｌ ｅ ｔ ｗ ｌ ｅ ｆ ｔ ｎ ｌ ｏ ｅ ｉ ｓｎ
冯石麟 邓 伟
（ 苏州大学计算机科学 与技术学院 江苏 苏州 ２ ５ ｏ ） １ｏ ６
摘
要
提 出 了对 含 有 自由 文本 和 丰 富语 义 标 记 的 网 络 文 档 资 源 的 一 种 检 索 方 法 。 通 过 对 现 有 的 三 种 语 义 检 索系 统 原 型 的分
析 ， 出了一个改进后的实现框 架 ， 提 在此框架 中文档资源和查询 都可用 Ｗｅ ｂ本体 语言描述 。这 些描述提供 了关 于文档和其 内容结 构化或半结构化的信 息。当这 些文档被 索引后执行语义查询时或者查询结果处理 时， 它可 以对这些信息进行语义推理 ， 而将极大 从 地提高检索效果 。 关键词 语 义检 索 本体 知识库 本体推理 引擎

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基于语义相似度的知识检索技术研究

基于语义相似度的知识检索技术研究

基于语义相似度的知识检索技术研究随着信息技术的飞速发展，信息的获取已经成为了我们生活中一个不可或缺的部分。

但是，在数据量大，数据性质复杂的情况下，如何从大量的数据中快速检索出所需的信息成为了一个很大的问题，尤其是对于大型企业、政府机构、学校等机构。

于是，基于语义相似度的知识检索技术应运而生，让我们一起来了解一下这一技术。

一、什么是语义相似度？在介绍基于语义相似度的知识检索技术之前，我们首先需要了解什么是语义相似度。

简单来说，语义相似度就是文本中的单词或句子之间相似度的衡量方法。

很多时候，我们使用的搜索引擎只是根据关键字匹配文本信息，而忽略了单词间的含义相似性。

而语义相似度正是用来衡量单词或句子之间的含义相似性。

二、基于语义相似度的知识检索技术是如何工作的？基于语义相似度的知识检索技术，首先是通过文本预处理，进行文本分词，标准化等处理。

然后，对文本中的每个词汇进行语义表示，这个语义表示可以使用某个预训练的模型，如word2vec等得到，也可以选择自己构建。

在语义表示之后，就可以利用一些衡量单词相似度的方法，如余弦相似度等，来衡量两个单词的相似度。

当然，对于一个句子来说，我们往往需要将它的每个单词的相似度进行加权求和，得到整个句子的相似度。

使用基于语义相似度的知识检索技术可以让我们更加准确地找到与问题相关的答案。

举个例子，假设我们需要在一堆文档中找到关于“自然语言处理”的文档，而这个问题的答案在文档里并没有显式地写出来。

如果我们仅仅是使用关键字的匹配，可能会找到很多不相关的文档。

但是，如果我们使用基于语义相似度的知识检索技术，就可以更加准确地找到有关的文档，因为这个技术可以考虑到文本中词汇的含义，减少不相关文档的出现。

三、基于语义相似度的知识检索技术的应用场景基于语义相似度的知识检索技术目前已经广泛应用于多个领域。

其中，以下几个领域比较常见：1.搜索引擎优化对于大型搜索引擎来说，每天都面临着海量数据的检索需求。

浅析基于web的跨语言信息检索之现状

浅析基于web的跨语言信息检索之现状

（ 跨语言信息检索仍然依赖于单语检索的效果， １ ） 而单语言 信息检索的技术虽然取得了巨大的进展， 是检索方法主要是 但
基 于 关 键 词匹 配 的 方 法 ， 语义 层 面仍 然 不 能准 确 地 理 解用 户 在
１ 自然语言处理在ｗ ｂ： ｅ．的应用背景 Ｊ
Ｗ ｂ 过 十几 年 的 快速 发 展 ， ｅ经 目前 已发 展 成 为 全 球 化 的 信 息空间， 而通 过ｗ ｂ 索获 取 用 户所 需 要 的 知 识 已经 迅 速 成 为 ｅ检
（） ２ 让学生在生活、 工作实践中感 知计算机 的重要性。 任
务驱动 法中好的任 务的确能激发学生一时的兴趣 ， 保持长久的
生现场演示任务某一 步骤 的做法 ， 以便检查所学知识， 更好地 巩 固掌握 的技能。
学习兴趣必须从生活中、 工作 中体验其重要性。 时在生活、 平 工作 中遇 到 了有关计算机 操作 问题 ， 如一 台计 算机启动不起
摘要： 本文通过对 自 然语言处理领域基于ｗｅ 的跨语言检索的现进行 简要综述， ｂ 重点分析基于ｗｅ 的跨语言信 索的主 ｂ 检
要 方 法、 术 难点 。 技
关键 词：自 然语言处理； 信息检索 中图分类号 ： ３ ４ Ｇ ５ 文献标识码： Ａ 文章编号 ：６ ３１３ （０１ ０ －０ １ ２ １７ －１１ ２ １） ４０ ８— ０
息， 是方便用户获取 网上资源的有效途径 。 而跨语言信息检索
（Ｌ Ｒ Ｃ ｏ ｓ ａ ｇ ａ ｅ ｎ ｏ ｍ ｔｏ Ｒ ｔ ｉ ｖ １正 是 当前 Ｃ Ｉ ： ｒ ｓ Ｌ ｎ ｕ ｇ Ｉ ｆｒ ａ ｉ ｎ ｅｒ ｅ ａ ）
２ 跨语言信息检索的解决方案 ． ２
信息检索总体上包括如下步骤： 第一步是对 大规模信息的 获取， 即得到信息； 第二步是对信息 内容的分析、 加工和处理； 第三步是将查询与加工后 的信息 内容进行相关度计算， 从而为
基于本体的语义搜索研究综述

基于本体的语义搜索研究综述

基于本体的语义搜索研究综述1 引言语义网的目标是扩展现有的Web标准和技术，实现自动化地处理Web语义[1]。

传统的搜索引擎使用关键词检索用户需要的信息，实际上在网页搜索过程中，可以使用多种方式来表达查询，将关键词映射要相关主题的语义层。

在搜索过程中使用本体能够加强用户与计算机之间的语义沟通，使查询结果更接近用户的需求。

目前已经公布的基于本体的搜索引擎有很多。

它们的应用领域和具体实现都有所不同，但是它们的目标都是提高搜索的查全率和查准率。

基于本体的语义搜索能更加智能地在Web查询过程中使用各种方法或结构。

研究人员常用领域本体表达特定领域知识的概念和关系。

本文将介绍这些搜索引擎利用领域本体处理查询请求所采用的不同方法。

1）相关术语传统的搜索依据的是关键词是否在文档中出现。

基于本体的语义搜索定义为利用领域本体的背景知识库进行信息检索的过程。

领域本体是具有层次结构的术语集，这些术语是描述此领域知识库的框架[2]。

用实体、实例和属性来表示词语之间的关系或槽。

基于本体的语义搜索的目的是最大化查准率和查全率。

分类标准本节介绍几种不同的基于本体的搜索的分类标准。

分类标准是在搜索过程中的重要步骤，包括：本体技术，语义标注，索引，排序，信息检索模型和性能改进。

1）本体技术本体是实现语义Web的基础，相关技术包括推理机，标注工具，基于本体的爬虫和挖掘工具。

在几种不同的本体描述语言里，RDF和OWL得了广泛的认可。

Java语言提供了Jena API和AJAX技术，可以用来存储和处理RDF数据。

2）语义标注概括地说，语义标注是在文本中分配实体，用以链接到它们的语义描述[15]。

语义标注分为手动语义标注、半自动语义标注和自动语义标注三种类型。

下面是语义标注的先决条件：本体，定义实体类；语义标注中可能涉及到这些类。

实体标识，允许区分并链接到它们的语义描述。

一个实体描述的知识库。

3）索引索引是为了更快的检索信息而进行的信息存储。

基于语义Web的智能答疑系统研究

基于语义Web的智能答疑系统研究

蝴
输出结果 ｌ
实
运
分的利用。鉴于远 程教育模式 中教 师和学生 的分离性特点 ．为 及 时准确解答学生在 自主学习过程 中产生 的疑 问，就需 要借助 ” 答疑 系统 ” ，正是这种需求促进 了 ” 答疑 系统 ”的研究 。国内 在这 方面 已经 有一 些成 功的案例 ，可总结如下 ：
户 的意图 ．从而为问题 的准确解答提供保 障。 ２ ２ 信息检 索模块 ．
信息检 索模块 的主要 功能是 ：执 行问题分析 模块提 交 的
关键 词和语义词匹配来进行答 案检 索 ，其本质是基于 ” 字符 匹 Ｒ Ｆ Ｄ 查询代码 ，获取与查询条件相 匹配 的信息 。检 索过程分两 步完成 ：首先执行 Ｒ Ｆ Ｄ 查询 ，从领域知识库 中检 索到与查询条 配 “的检 索方式 ，智能性不高。 三是 智能答疑 系统 ．如上海交大建立的基于 案例 的智能答 件相 匹配 的Ｒ Ｆ Ｄ 实例；然后根据Ｒ Ｆ Ｄ 实例检索得到相应 的知识 文
２ １ 问题 分析 模 块 ．
问题 分析 模块 主要 功能是 ：对用户所提问题进行分析 ．理 解提 问意 图，并将用户的提 问意 图转化 为 Ｒ Ｆ Ｄ 查询 代码 ，提交
任何一个答疑系统的领域知识再全 面 ，也不 可能覆盖该领 域的所 有方面 ，更不 可能包含用户潜在疑问的全 面答 案 ，所 以
本文所讨论的智能答疑系统 正是借助 了基于语义Ｗｅ 的信 ｂ
息检 索的思想 。图 １ 显示了智能答疑系统的体 系结构。从处理
理解和交流信息的基础。Ｒ Ｆ实例 库则是知识文档的语义索引 Ｄ 流程 的角度看 ，答疑系统 由问题分析处理 、信息检 索、答 案分 库 ，它支持系统对知识文档进行语义检索。建立语义索引必须 析三大部分组成 ，￣．ｌ － 还包含支撑处 理流程 的领域知识库和知 ｌ， ｔ 借助领域本体对知识文档进行标 引。 识 管理模 块。 ２ ５ 知 识 库 管 理模 块 ．