学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于概念格的语义匹配模型研究

作　者: 伍振兴
导　师: 欧阳柳波；刘金朝
学　校: 湖南大学
专　业: 软件工程
关键词: 概念格形式背景语义匹配概念相似度
分类号: TP391.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 73次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

在当前“信息爆炸”的时代,如何便捷、准确、快速地检索到所需信息已经成为人们关注的焦点问题。然而,如今的信息检索的实质是“关键字匹配运算”而它所代表的语义却没有被使用。因此如何对个性化的信息需求建立语义匹配模型等等,是未来搜索引擎追求的方向。概念格是根据数据对象与属性之间的二元关系建立的一种概念层次结构,简洁地体现概念之间的泛化和特化关系。它的Hasse图则实现对数据的可视化。如何将概念格对概念的数学描述应用在信息检索中,尤其是如何为语义匹配模型建立基于形式背景的概念格,这是本文工作的中心任务之一。本文结合形式背景定义语义匹配模型,文中定义文档集为形式背景的对象集,能够代表文档特征的关键词集合的子集是属性集。从形式背景中抽取出文档集与关键词,以及文档与文档之间在概念层次上的关系,用概念格体现形式概念之间的关系。基于对象集中的文档是动态添加的,因此属性集也将相应的做出调整,所以本文用Godin造格算法造格。形式背景对象集和属性集的确立决定概念格的结构,将直接影响用户在格上浏览的效率和语义匹配模型的查全率和查准率。因此,如何建立形式背景,即如何为该匹配模型关键的一步。尤其是属性集的选择,决定该匹配模型的性能。最后通过实例进行分析,通过属性抽取算法提炼出形式背景,并验证基于概念格的语义匹配模型的有效性。该模型的优越性就在于对数据源的组织方面,反映出文档之间潜在的聚类关系。结合概念格属性约简等知识,该模型为用户提供一种有价值的基于概念格的语义匹配方法。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
插图索引  9-10
附表索引  10-11
第1章绪论  11-18
  1.1 课题研究背景及意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-16
    1.2.1 传统的匹配方式与模型  12-13
    1.2.2 语义匹配研究现状  13-15
    1.2.3 概念格的应用  15-16
  1.3 论文的主要工作  16-17
  1.4 论文的结构  17-18
第2章语义匹配与概念格技术分析  18-32
  2.1 语义匹配技术  18-20
    2.1.1 语义匹配  18-19
    2.1.2 概念对于语义匹配的重要性  19-20
  2.2 概念格技术  20-22
  2.3 本体与概念格  22-24
  2.4 构造概念格的主要算法  24-26
    2.4.1 批处理算法  24-25
    2.4.2 渐进式构造算法  25-26
  2.5 概念格的属性约简  26-31
  2.6 本章小结  31-32
第3章基于概念格的语义相似度计算方法  32-39
  3.1 概念语义相似度的研究  32-36
    3.1.1 基于语义距离的相似度计算方法  32
    3.1.2 基于内容与层次结构的相似度综合计算方法  32-33
    3.1.3 基于概念格的相似度综合计算方法  33
    3.1.4 实例分析  33-36
  3.2 语义匹配推理  36-37
    3.2.1 同义词扩展  36-37
    3.2.2 语义外延扩展  37
    3.2.3 语义相关扩展  37
    3.2.4 语义范围扩缩  37
  3.3 本章小结  37-39
第4章基于概念格的语义匹配模型研究与设计  39-54
  4.1 模型设计思想  39
  4.2 基于概念格的语义匹配模型设计  39-48
    4.2.1 属性分析与抽取的基本思想  41-45
    4.2.2 概念格的构造算法  45-46
    4.2.3 概念格的匹配机制  46-47
    4.2.4 评估方法  47-48
  4.3 实例分析  48-53
  4.4 本章小结  53-54
结论  54-56
参考文献  56-59
致谢  59-60
附录A 攻读硕士期间所发表的论文  60

基于概念格的语义匹配模型研究

内容摘要

全文目录

相似论文