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语义类有关论文范文集,与一种基于领域本体的语义检索系统的设计与实现相关本科毕业论文范文
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0;语义模式视为向量.如果检索向量与语义模式向量的相似度大于规定的阈值,则将该语义模式存入提问候选集.4.3 查询分析模块
RDQL是Jena中针对RDF的查询语言,这种查询语言将RDF视为三元组,也就是带有向边的图.RDQL提供了一种图匹配策略,查询RDF中满足一定节点的图,查询结果返回匹配到的属性值.RDQL满足一定的范式,类似数据库查询中的SQL语句,因此构建RDQL查询语句的时候,只需要按照语法规则将查询内容和条件填充到指定的位置即可.其中SELECT语句衔接的是从检索词中抽取出来的提问中心；WHERE字句衔接的是查询条件,也就是生成的语义关系组合,即满足一定语义关系的用户查询组合,而FROM和USING语句则分别衔接的是RDF模型和本体的URI地址.以“清代记述大麻栽培的农书有哪些”为例,生成的查询语句如下：
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SELECTxWHERE(c：齐民要术,c：has_edtion,x),(c：华东地区,c：collected,x)
USINGcforhttp：//.省略/unnamed.owl#
4.4 本体管理模块
本体的管理模块主要是对领域本体的概念及概念关系进行维护,采取树的形式将本体中的类表示为根节点,将实例表示为叶子节点,通过对节点的添加、删除、修改对本体进行维护,有关该模块的构建另有撰文介绍.
本文开发的语义检索系统提供了知识检索和文献资源检索两种检索方式.以古代农学本体为例,检索“中国农业遗产研究室、农史专家”的两种检索方式的检索结果如图2、图3所示.
5 系统测评
为了验证基于领域本体的语义检索的检索性能,本文采用了与传统关 键 词检索进行检索性能对比的方法,使用相同的测试集和检索提问,采用检全率、检准率和F测度三个指标对检索效果进行评价.
5.1 领域本体的构建
作为科技部农业遗产研究的项目,本文采用prot6g6事先构建了一个古农学本体作为测试用本体,选取的研究对象就是以古农书中记载和反映的大田作物的农业生产技术,主要包括作物的耕作和栽培技术、作物选种育种技术、病虫害防治技术、农作物的储藏加工技术等,同时包含重要农书的主题、作者、版本、收藏情况等.
5.2 测试集的选取
本文从《中国农史论文全文数据库》中抽取了1980-2004年《中国农史》、《农业考古》、《农史研究》以及《古今农业》四种期刊中与农学相关的研究论文(主要是大田作物)包括作物品种、选种育种、耕作技术与耕作制度、田间管理、农产品加工以及农书研究等类目的研究论文2196篇,其他数据352篇,按照一定的比例分布构成本次测试的测试集.
5.3 检索提问的设置
检索提问的类型主要分为三种：一种是关于宽泛概念的检索；第二种是关于精确概念的检索,主要是对某个特定概念的检索；第三种是关于语义关系的检索,这类检索,通常为两个以上的关 键 词且关 键 词之间存在着密切的语义关系.我们根据古农学的研究内容,按照上述三种提问类型,每个提问类型下设置三个检索提问,共选取了9个检索主题进行测试,检索测试提问.
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5.4 测试结果
在本次测试中,我们采取对系统判断出的相关文献进行人工评价的办法,将检索结果进行手工相关性判断,考虑到易操作性,本次实验仅简单将结果分为相关和不相关两种评判结果.
检索性能的测试结果如图4、图5、图6所示,折线分别是基于本体和基于关 键 词(简称为ont010gy和keyword)两种检索的检全率、检准率和F值数据,横轴为预先设置的检索提问.
5.5 结果分析
在检全率方而,基于本体的语义检索的检全率明显高于基于关 键 词的检索方式(见图4).对于宽泛概念的检索,由于本体收录了宽泛概念所包含的实例,因而检全率明显高于关 键 词方式.精确概念的检索方面,虽然本体收录了概念的同义词,但由于大多数作者对于某一概念习惯于某一种词形方式表达,因而本体在同义词控制方面并没有特别明显的优势.在语义关系的检索方面,由于本体参与计算检索词之间语义关系的计算,因而比关 键 词方式能发掘出更多的隐含概念,检全率也高于关 键 词方式.
在检准率方而,对于宽泛概念的检索和精确概念的检索,基于本体的语义检索和关 键 词检索两者的检索精度并没有明显的优势对比,甚至对于特定检索提问,基于本体的检索精度还出现低于关 键 词检索方式,这主要是由于本体方式检索出了过多的相关概念.然而在语义关系检索上,基于本体的语义检索方式在检索精度上比关 键 词方式表现出了明显的优势,这也正验证了本体可以挖掘检索词的深层语义含义,不仅限于检索词字面的符号形式(见图5).
在F值对比(见图6)中,可以明显地发现基于本体和基于关键字两种检索机制在宽泛检索、精确检索和语义检索三种检索类型中的不同性能.宽泛概念检索以及语义关系检索由于涉及到了隐含概念的查询,因而表现出了比
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6 结语
本文设计并开发了一个基于领域本体的语义检索系统,可以初步对用户的检索式进行处理,判断其中具有检索意义的检索词之间的语义关系,使得检索词之间不再是孤立的状态,推理用户的检索意图,最终从语义的层面对用户的检索式进行处理,返回最终检索结果.通过实验发现,这种检索机制相比传统的关 键 词检索可以发现潜在的、隐含的语义结果,具有较高的检准率和检全率.同时,也发现了系统在语义检索机制方面还存在着一些不足.在语义关系判断上,目前对于本体系统中存在的语义模式可以成功匹配到,但是对于无法精确匹配到的语义类型目前还不能做到模糊匹配.对本体进行隐含概念的查找的精度还不够,这也是精确概念检索的检准率不高的原因.在今后的研究中,将进一步解决这出问题.
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