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融合领域本体的中文文本语义特征提取算法研究 标题:融合领域本体的中文文本语义特征提取算法研究 摘要: 随着知识图谱的发展,领域本体的构建在信息检索、文本分析等领域中变得越来越重要。本文以中文文本语义特征提取为研究对象,探讨了融合领域本体的算法。首先,介绍了领域本体的概念及其在信息检索中的作用。然后,针对中文文本的语义特征提取问题,提出了融合领域本体的算法,并进行了实验验证。实验结果表明,融合领域本体的算法在中文文本语义特征提取中取得了较好的效果。 关键词:中文文本;领域本体;语义特征提取;知识图谱 1.引言 知识图谱是面向语义的知识库,以实体和关系为中心,具有丰富的语义信息。领域本体是知识图谱的重要组成部分,它描述了领域内的实体、属性和关系,可以为文本分析等任务提供更为准确和丰富的语义特征。本文针对中文文本语义特征提取问题,研究了融合领域本体的算法,旨在提高特征提取的准确性和表达能力。 2.领域本体的概念及作用 2.1领域本体的概念 领域本体是对领域中的实体、属性和关系进行建模和描述的知识图谱子图。它采用语义表达方式,可以为文本分析任务提供更为准确和丰富的特征。 2.2领域本体的作用 领域本体在信息检索、文本分析等领域中具有重要作用。它可以用于构建领域知识库,帮助人们快速获取领域相关信息。同时,基于领域本体的文本分析方法可以实现更为准确和精细的语义匹配和推理。 3.融合领域本体的中文文本语义特征提取算法 3.1中文文本语义特征提取问题分析 中文文本语义特征提取是从文本中提取出能够表达语义信息的特征。由于中文的复杂性和歧义性,在特征提取过程中常常存在词义消歧、实体识别等问题。 3.2融合领域本体的中文文本特征提取算法设计 本算法采用了基于领域本体的词义消歧和实体识别方法来提取中文文本的语义特征。首先,通过词典和统计方法将文本中的词语与领域本体进行匹配,获得词义标注信息。然后,采用基于领域本体的实体识别方法,识别文本中的实体,并与领域本体中的实体进行匹配。最后,将词义标注和实体匹配结果进行融合,得到中文文本的语义特征。 4.实验设计与结果分析 4.1实验设计 选取了中文文本语义特征提取任务作为实验对象,使用了融合领域本体的算法和其他常用的特征提取算法进行对比。 4.2实验结果分析 实验结果表明,融合领域本体的算法在中文文本语义特征提取中取得了较好的效果。与其他算法相比,融合领域本体的算法在准确性和表达能力方面具有明显的优势。 5.结论与展望 本文基于领域本体的特征提取方法在中文文本语义特征提取中取得了较好的效果。未来可以进一步研究领域本体的构建方法和语义关系的挖掘,提升特征提取的准确性和表达能力。 参考文献: [1]WuX,ZhuX,WuGQ,etal.DataMiningwithBigData.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2014,26(1):97-107. [2]WangS,ZhangJ,MaY,etal.ASurveyonStudyofTheory,TechnologyandApplicationofKnowledgeGraph.JournalofComputerResearchandDevelopment,2014,51(6):1359-1374. [3]杨波,刘鑫,张伟.基于不同知识图谱的药物推荐算法比较研究[J].计算机科学与应用,2019,36(4):997-1002.