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基于本体的Web跨语言信息检索研究的中期报告
本文主要介绍基于本体的Web跨语言信息检索研究的中期报告。该研究旨在利用本体技术实现跨语言信息检索的自动化与精准化，提升Web信息检索的效率与准确性。
本研究主要工作内容包括：1）建立知识本体库，包括各类主题词、关键词、同义词等相关信息。2）进行语言翻译，将用户输入的关键词翻译为目标语言的关键词。3）利用本体库和翻译工具进行跨语言的信息检索，实现对目标语言的信息检索。4）通过对检索结果的筛选、排序等处理，提供符合用户需求的信息检索结果。
在实现上述工作内容的过程中，本研究主要采用了本体技术、机器学习技术、信息检索技术等手段。其中，本体技术主要用于知识表示和知识库建立，机器学习技术主要用于自动翻译与信息分类，信息检索技术则用于实现信息的准确和高效检索。
目前，本研究已完成知识本体库的建立和语言翻译模型的设计。下一步工作将主要集中于跨语言信息检索的技术实现和结果优化。同时，本研究将进一步探索利用本体技术解决其他相关问题的可能性，例如知识图谱的应用等。
综上所述，基于本体的Web跨语言信息检索研究具有很大的应用潜力，具有提升Web信息检索效率与准确性的重要意义。