基于用户提问的领域本体知识库的知识检索*

doi:10.11925/infotech.1003-3513.2007.01.15

现代图书情报技术

2007, Vol. 2

Issue (1): 62-64 https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2007.01.15

知识组织与知识管理

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

基于用户提问的领域本体知识库的知识检索*

丁晟春成晓

（南京理工大学经济管理学院南京 210094）

Knowledge Retrieval of Users’Query Based on Domain Ontology

Ding Shengchun Cheng Xiao

(School of Economic Management， Nanjing University of Science andTechnology, Nanjing 210094, China)

摘要
参考文献
相关文章
Metrics

全文: PDF (460 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

在对汉语智能分词技术、自然语言机器识别技术、Ontology本体构建技术和Ontology知识推理技术进行了较为深入的研究，并在对跨编程语言的程序互调和跨系统运行的软件构建相关技术研究的基础上，使用Java语言采用B/S模式开发出一套基于用户提问的知识检索实验系统。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	成晓
	丁晟春

关键词 ：语义检索, 领域本体, 推理, 中文分词

Abstract：

This paper concerns about the Chinese words cutting, the nature language’s mechanical identification, the Ontology design and the Ontology reasoning. In addition, a B/S semantic retrieval system that is programmed in Java is designed and executed based on the technology of invoking procedure by different program language and software construction in different operating system.

Key words： Semantic retrieval Domain Ontology Reason Chinese words cutting

收稿日期: 2006-11-03 出版日期: 2007-01-25

:	G250.73
	G356.8

基金资助:

* 本文系总装备部“面向科技数据库网站应用的Ontology实体构建研究”课题(项目编号：2005QB1063)及南京理工大学经济管理学院发展基金课题“关于IA的Bottom-up信息组织的关键技术研究”(项目编号：2004JG010)的研究成果之一。

通讯作者: 丁晟春 E-mail: todingding@163.com

作者简介: 丁晟春,成晓

引用本文:

丁晟春,成晓 . 基于用户提问的领域本体知识库的知识检索*[J]. 现代图书情报技术, 2007, 2(1): 62-64.
Ding Shengchun,Cheng Xiao . Knowledge Retrieval of Users’Query Based on Domain Ontology. New Technology of Library and Information Service, 2007, 2(1): 62-64.

链接本文:

https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2007.01.15 或 https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2007/V2/I1/62

1李蕾,王楠,张剑,钟义信.基于语义网络的概念检索研究与实现.情报学报,2000,19(5):525-531
2刘群,张华平等.基于层叠隐马模型的汉语词法分析.计算机研究与发展,2004,41(8):1421-1429
3Christine Golbreich. What reasoning support for Ontology and Rules.http://dl.kr.org/owled2005/sub21.pdf(Accessed Mar.14，2006)
4陈增武,王泽兵,胡上序.汉语自动分词研究综述.浙江大学学报,1997,31(3):306-311

[1]	阮小芸,廖健斌,李祥,杨阳,李岱峰. 基于人才知识图谱推理的强化学习可解释推荐研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 36-50.
[2]	唐琳,郭崇慧,陈静锋. 中文分词技术研究综述^*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 1-17.
[3]	朱超宇, 刘雷. 基于知识图谱的医学决策支持应用综述^*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(12): 26-32.
[4]	强韶华,罗云鹿,李玉鹏,吴鹏. 基于RBR和CBR的金融事件本体推理研究 ^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(8): 94-104.
[5]	尤众喜,华薇娜,潘雪莲. 中文分词器对图书评论和情感词典匹配程度的影响 ^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 23-33.
[6]	何有世, 何述芳. 基于领域本体的产品网络口碑信息多层次细粒度情感挖掘^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 60-68.
[7]	冯国明, 张晓冬, 刘素辉. 基于自主学习的专业领域文本DBLC分词模型[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(5): 40-47.
[8]	倪维健, 孙浩浩, 刘彤, 曾庆田. 面向领域文献的无监督中文分词自动优化方法^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(2): 96-104.
[9]	夏立新, 杨金庆, 程秀峰. 基于情境感知技术的移动数据自动采集系统设计与实现^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(5): 82-93.
[10]	张越, 王东波, 朱丹浩. 面向食品安全突发事件汉语分词的特征选择及模型优化研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2): 64-72.
[11]	刘健,毕强,刘庆旭,王福. *数字文献资源内容服务推荐研究^——基于本体规则推理和语义相似度计算**[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(9): 70-77.
[12]	陆佳莹,袁勤俭,黄奇,钱韵洁. 基于概念格理论的产品领域本体构建研究^*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(5): 38-46.
[13]	马天翼,张朋柱,冯浩垠. 网络外包任务的知识需求建模研究^*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(3): 74-81.
[14]	鲍玉来,毕强. 蒙古文音乐领域的语义检索初探^*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(11): 94-100.
[15]	王颖, 吴振新, 谢靖. 面向科技文献的语义检索系统研究综述[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(5): 1-7.

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed