语义检索的原理及其实现
文献检索系统中语义检索的实现研究
文献检索系统中语义检索的实现研究随着互联网的普及和数字化的发展，文献资源的数量和种类不断增加，对于学术研究者来说，如何在如此庞杂的文献中查找到所需信息成为了一项极具挑战性的任务。
传统的关键词检索已经难以满足研究者查询的需求，语义检索逐渐成为了一种新的解决方案。
本文将探讨文献检索系统中语义检索的实现研究。
一、语义检索的基本原理语义检索是指通过自然语言的方式，输入信息需求，系统能够自动分析用户的意图，通过语义分析找到相关文档并将其返回给用户。
与传统的关键词检索不同，语义检索是基于语义理解技术，真正实现了从用户的话语中抽象出他们真正需要的信息，并输出相关实体或者说相近匹配实体的一种检索方式。
语义检索的基本原理是通过建立一个庞大的知识库，利用深度学习技术从语言和语言背后的语义上寻找匹配，完成文献信息的检索。
其中，语义理解技术是实现语义检索的重要技术之一，它通过对文本数据的分析，从中提取出事实、事件、实体等元素，理解文本数据隐含的语义和语用含义，使其更加贴合用户的信息需求。
二、语义检索的应用在文献检索系统中，语义检索的应用主要体现在以下几个方面：1.实现输入自然语言查询语句传统的关键词检索方式，需要用户输入一系列的关键词，然而文献检索方面，人们不一定熟悉某个具体领域的专业术语和特别的关键词，而是更乐意使用自然语言进行查询。
语义检索的应用使得用户可以更加便捷地输入自然语言查询语句，系统可以通过语义分析技术将用户的语言内容转换为可检索的语义标注等级，提高检索结果的效果。
2.优化文献检索结果语义检索技术可以分析文献元数据信息，抽取文献中的实际语言和意义，并以注释形式展现在列出来的结果中，提供多角度的筛选标准，优化检索结果的相关度和推荐内容。
3.支持智能问答语义检索技术成功引入到文献检索系统中，使得再也不需要人员通过复杂的语言方式来决定检索目标和输入内容，用户可以直接通过智能问答来提问，而系统自动使用自然语言语义分析技术，快速回答问题。
语义搜索AI技术中的语义理解和信息检索模型
语义搜索AI技术中的语义理解和信息检索模型语义搜索是近年来人工智能领域的一个重要研究方向，其目标是通过机器理解用户的搜索意图，并返回与意图相匹配的有意义的结果。
实现语义搜索的核心在于对用户查询进行语义理解，并使用适当的信息检索模型进行相关性分析和结果排序。
本文将介绍语义搜索AI技术中的语义理解和信息检索模型的相关内容。
一、语义理解1. 语义表示语义搜索的第一步是对用户查询进行语义表示，将其转化为机器可以理解的形式。
常见的方法包括基于词袋模型的表示方法和基于向量空间模型的表示方法。
词袋模型将查询看作是一组词的集合，忽略了词之间的顺序和语法结构。
而向量空间模型将查询表示为一个向量，其中每个维度代表一个词，词向量的数值表示该词在查询中的重要性。
2. 语义匹配语义匹配是语义理解的关键任务之一，其目标是根据用户查询与文档之间的语义相似性来判断文档是否与查询相关。
在传统的信息检索模型中，语义匹配往往基于文档中的关键词与查询中的关键词的匹配程度。
然而，这种基于关键词匹配的方法忽略了更丰富的语义信息。
因此，近年来研究者们提出了一系列基于神经网络的语义匹配模型，通过学习查询与文档之间的语义关系来提高匹配准确性。
二、信息检索模型1. BM25模型BM25（Best Match 25）是一种常用的信息检索模型，该模型主要基于查询词与文档词之间的频率和距离进行相关性分析。
BM25模型通过计算查询与文档之间的匹配度得分，对文档进行排序。
该模型被广泛应用于文本检索、搜索引擎等领域。
2. 深度学习模型近年来，随着深度学习技术的快速发展，研究者们提出了一系列基于深度学习的信息检索模型，如基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型。
这些模型利用神经网络的强大表示学习能力，能够自动学习查询与文档之间的复杂语义关系，从而提高搜索结果的准确性。
三、语义搜索技术应用1. 问答系统语义搜索技术在问答系统中有广泛的应用。
通过将用户的自然语言问题转化为机器可以理解的形式，问答系统能够根据用户问题返回准确的答案。
语义分析技术在知识检索中的研究与实现
语义分析技术在知识检索中的研究与实现第一章：引言随着互联网的发展和信息爆炸的时代到来，人们对知识获取的需求越来越迫切。
然而，传统的搜索引擎往往只能根据关键词匹配文档进行搜索，出现了信息检索精度低、结果冗杂等问题。
为了解决这一问题，语义分析技术应运而生。
本章将介绍语义分析技术的背景和相关研究现状。
第二章：知识检索的挑战知识检索的挑战主要体现在以下几个方面：语义鸿沟、多义词问题、查询扩展等。
2.1 语义鸿沟语义鸿沟是指人机之间理解信息的差距。
传统的搜索引擎只是根据关键词匹配文档，无法理解用户的意图，导致搜索结果与用户期望相去甚远。
2.2 多义词问题多义词是常见的语言现象，同一个词汇在不同语境下可能有不同的含义。
传统搜索引擎往往只能依靠关键词进行匹配，无法准确理解词汇的含义，导致搜索结果的精度低。
2.3 查询扩展查询扩展是指根据用户的查询意图对查询进行补充和扩展。
传统搜索引擎往往只能根据用户提供的查询关键词进行匹配，无法针对用户的意图进行进一步的推测和扩展。
第三章：语义分析技术概述语义分析技术是一种基于人工智能和自然语言处理技术的信息处理技术，旨在实现对文本信息的语义理解和分析。
主要包括词义消歧、语义关系抽取、命名实体识别等技术。
3.1 词义消歧词义消歧是指通过上下文信息确定词语在特定语境下的具体含义。
通过词义消歧技术，可以避免在多义词识别过程中产生的歧义。
3.2 语义关系抽取语义关系抽取是指从文本中提取出词与词之间的语义关系。
通过语义关系抽取技术，可以构建词语之间的语义网络，为后续的知识检索提供支持。
3.3 命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有某种特定意义的词语，如人名、地名、组织机构名称等。
通过命名实体识别技术，可以提取出关键实体，为知识检索提供更精确的查询条件。
第四章：语义分析技术在知识检索中的应用语义分析技术在知识检索中有着广泛的应用，可以提高搜索结果的精度和准确性，满足用户的个性化需求。
基于语义搜索的信息检索技术研究
基于语义搜索的信息检索技术研究在当今信息爆炸的时代，信息检索成为了我们重要的需求。
传统的关键词检索方式已经不能满足较高的检索效率和准确性要求，于是，基于语义搜索的信息检索技术应运而生。
在这篇文章中，我们将探讨这一技术的背景、实现、发展以及前景。
一、背景随着互联网的快速发展，如今我们所接触到的信息愈来愈丰富、复杂、甚至是混乱的。
在这个海量信息的背景下，关键词检索由于其过分依赖人工指定关键词，不能全面准确地表达用户需求。
与此同时，我们逐渐看到基于语义搜索的信息检索技术应运而生。
基于语义搜索的信息检索技术采用自然语言处理技术，它基于以用户自然语言表达的查询需求进行检索。
相比传统的关键词搜索，语义搜索具有很大的优势，可以解决传统关键词搜索的盲目性、不准确性等问题。
二、实现基于语义搜索的信息检索在实现上需要使用到自然语言处理技术。
利用自然语言处理技术可以将用户输入的自然语言进行解析和分词，然后进行语义分析，进而定位用户所需要的信息。
在这个过程中，近义词、同义词、拼音等语言特征和语义特征的处理都扮演了非常重要的角色。
同时也需要利用语义知识库进行语义信息的抽取、存储和检索。
通俗点说，就是要让计算机理解人类的语言，从人类的角度来理解、搜索信息。
三、发展基于语义搜索的信息检索技术的发展早在上世纪九十年代就已经开始了，但直到十年以后才得以真正的普及。
这一技术的理论基础是计算语言学和人工智能，这两个领域的不断发展也为语义搜索技术的发展奠定了坚实的基础。
随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，基于语义搜索的信息检索技术的应用范围也越来越广泛。
除了早期常见的问答系统、语音助手等产品外，现在的搜索引擎、智能客服、知识图谱、甚至是智能家居等领域都应用了语义搜索技术。
四、前景基于语义搜索的信息检索技术在未来也将有非常广阔的应用前景。
随着网络技术、计算机技术、大数据技术的不断发展和普及，用户对信息检索能力有了更高的要求。
语义搜索技术通过彻底改变传统信息检索机制，可以提高检索效率，提高检索结果的准确性，这与人工智能、智能机器人等领域可以实现深度的融合。
举例语义检索示例
举例语义检索示例语义检索是一种通过理解用户输入的意图，从大量的文本数据中快速准确地检索出相关信息的技术。
它在信息检索、自然语言处理和人工智能领域有着广泛的应用。
本文将通过举例来说明语义检索的基本原理、常见方法和实际应用场景。
基本原理语义检索的基本原理是通过将用户输入转化为机器可理解的表示形式，然后将其与文本数据进行比较，找到最相关的结果返回给用户。
这个过程可以分为以下几个步骤：1.文本预处理：对文本数据进行清洗、分词和标记等操作，以便后续处理。
2.特征提取：从预处理后的文本中提取出有代表性的特征表示，例如词袋模型、TF-IDF向量或词嵌入等。
3.意图识别：通过自然语言处理技术，将用户输入转化为机器可理解的意图表示。
这可以使用传统机器学习方法如朴素贝叶斯分类器或深度学习方法如循环神经网络（RNN）或Transformer模型来实现。
4.相似度计算：将用户输入的意图表示与文本特征进行比较，计算它们之间的相似度。
常见的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离和编辑距离等。
5.结果排序：根据相似度计算的结果，将文本数据按照相关性进行排序，找到与用户意图最相关的结果。
常见方法语义检索有多种常见方法，下面介绍两种常用的方法：1.基于关键词匹配的方法：这种方法通过匹配用户输入中的关键词与文本数据中的关键词进行比较。
如果文本数据中包含用户输入中的所有关键词，则认为它们相关。
这种方法简单直观，但对于长句子或复杂查询可能效果不佳。
2.基于向量表示的方法：这种方法将文本数据和用户输入都转化为向量表示，并计算它们之间的相似度。
常见的向量表示方法包括词袋模型、TF-IDF向量和词嵌入（如Word2Vec和BERT）。
通过将文本表示为向量，可以更好地捕捉语义信息，并且可以使用更复杂的相似度计算方法。
实际应用场景语义检索在许多实际应用场景中发挥着重要作用，下面介绍两个常见的应用场景：1.搜索引擎：搜索引擎是语义检索的典型应用场景。
语义检索算法
语义检索算法1. 简介语义检索算法是一种通过理解用户的查询意图，将查询语句与文档进行语义匹配，从而提供准确、相关的搜索结果的算法。
传统的关键词匹配算法只考虑了词汇上的相似度，而忽略了句子结构和语义之间的关系。
相比之下，语义检索算法能够更好地理解用户查询意图，提供更加精准的搜索结果。
2. 基本原理语义检索算法主要基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术。
其基本原理如下：2.1 文本表示在进行语义匹配之前，需要将文本转换为机器可处理的向量表示。
常用的文本表示方法有以下几种：•One-hot编码：将每个词映射为一个唯一的向量。
•词袋模型（Bag of Words）：统计每个词在文本中出现的次数。
•TF-IDF模型：根据词频和逆文档频率计算每个词在文本中的重要性。
•Word2Vec模型：将每个词映射为一个低维向量，保留了一定的上下文信息。
2.2 句子建模为了更好地理解句子的语义，需要对句子进行建模。
常用的句子建模方法有以下几种：•词袋模型：将句子表示为词的集合。
•RNN（循环神经网络）：通过将前面的隐藏状态传递给下一个时间步骤，捕捉句子中的上下文信息。
•CNN（卷积神经网络）：通过卷积操作提取句子中的局部特征。
•Transformer模型：基于自注意力机制，能够同时考虑整个句子的上下文信息。
2.3 相似度计算在得到文本和查询语句的向量表示后，需要计算它们之间的相似度。
常用的相似度计算方法有以下几种：•余弦相似度：通过计算向量之间的夹角来衡量它们之间的相似程度。
•欧氏距离：计算向量之间的欧氏距离来衡量它们之间的差异程度。
•曼哈顿距离：计算向量之间的曼哈顿距离来衡量它们之间的差异程度。
2.4 排序与检索最后，根据相似度计算结果对文档进行排序，并返回与查询语句最相关的文档作为搜索结果。
常用的排序算法有以下几种：•BM25算法：基于词频和逆文档频率计算文档与查询语句之间的相关性。
•RankNet算法：使用神经网络模型学习文档之间的相对排序。
语义分析技术的工作原理
语义分析技术的工作原理语义分析技术是一种利用自然语言处理和机器学习技术来识别、理解和解析文本语义的方法。
它广泛应用于文本分类、情感分析、信息检索等领域，能够帮助人们更好地理解和利用文本信息。
本文将介绍语义分析技术的工作原理，包括词向量表示、语义匹配和句法分析。
一、词向量表示在语义分析中，词向量是一种重要的表示形式，它将词语映射为实数向量，能够捕捉到词语间的语义关系。
常见的词向量表示方法有词袋模型、TF-IDF和词嵌入模型等。
其中，词嵌入模型如Word2Vec、GloVe和FastText等已成为主流方法，通过训练神经网络模型，将词语映射到低维空间上。
二、语义匹配语义匹配是指通过比较两个文本的语义相似度来判断它们是否相关的过程。
语义匹配常用于问答系统、搜索引擎中的语义搜索和信息检索等任务。
在语义匹配中，使用词向量表示的文本会根据特定的相似度度量方法，计算文本间的相似程度。
常用的相似度度量方法有余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离等。
在计算相似度时，可以结合上下文信息和语境进行更加准确的处理。
三、句法分析句法分析是语义分析的重要环节，通过分析句子中词与词之间的依存关系，揭示句子的语法结构和语义信息。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于机器学习的方法如最大熵模型、条件随机场和图模型等能够通过训练模型，自动学习词汇和句子之间的依存关系，实现更精准的句法分析。
四、文本分类文本分类是语义分析的典型应用之一，其目标是将给定的文本分配到预定义的类别中。
文本分类可应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等任务中。
在文本分类中，通常采用特征提取和机器学习方法来实现。
特征提取可以基于词频、词袋模型或者词向量表示，经过特征选择和降维等过程，将文本表示为特征向量。
然后，可以使用分类算法如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型等，对文本进行分类。
五、情感分析情感分析是语义分析的另一个重要应用领域，其目标是识别和分析文本中的情感倾向。
文件语义检索
文件语义检索文件语义检索是一种基于语义理解和自然语言处理技术的信息检索方法，它的目标是通过对文件内容的深入理解，提供更准确、更精确的检索结果。
本文将介绍文件语义检索的原理、应用领域以及相关技术的发展趋势。
一、文件语义检索的原理文件语义检索是基于自然语言处理和语义理解技术的，它通过将用户的查询语句与文件内容进行语义匹配，从而实现更精确的检索结果。
具体来说，文件语义检索可以分为以下几个步骤：1. 文本预处理：对文件内容进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理操作，以便于后续的语义理解和匹配。
2. 语义理解：通过语义解析技术，将用户的查询语句转化为语义表示，包括词义消歧、句法分析、语义角色标注等。
3. 语义匹配：将用户的查询语义与文件内容的语义进行匹配，计算匹配度并排序，从而得到与用户查询相关的文件。
4. 结果生成：根据匹配得分，生成最终的检索结果，可以按照相关性、时间顺序、重要性等进行排序。
文件语义检索在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：1. 文档检索：可以帮助用户快速找到所需的文档，提高工作效率。
2. 知识管理：可以帮助用户从大量的知识库中查找相关的知识，支持知识的共享和利用。
3. 问答系统：可以帮助用户回答各种问题，提供准确的答案。
4. 情感分析：可以帮助用户分析文本中的情感倾向，如评论、新闻报道等。
5. 舆情监测：可以帮助用户监测社交媒体、新闻报道中的舆情信息，及时了解公众对某一事件的态度和反应。
三、文件语义检索技术的发展趋势随着自然语言处理和人工智能技术的不断发展，文件语义检索技术也在不断进步。
以下是一些文件语义检索技术的发展趋势：1. 深度学习：深度学习技术在文件语义检索中的应用越来越广泛，通过神经网络模型可以提取更丰富、更准确的语义特征。
2. 多模态检索：将文本、图像、音频等多种模态的信息进行整合，提供更全面、更准确的检索结果。
3. 领域知识的利用：利用领域知识可以提高文件语义检索的准确性，例如利用医学知识进行医学文献的检索。
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这种索引方式能够向下兼容传统的文本索引 , 例如 :
假定 George M iller 出 现 在 地 址 为 URL、描 述 内 容 为
emp loyee的资源中 , 可以建立如下索引 :
< “Gorge M iller”, Emp loyee, > — >URL
上述索引表示 George M iller出现在地址为 URL 的文
可以将两个三元组合并 , 建立索引 :
< “M iller”, Emp loyee, lastname > — >URL
这条索引表示地址为 URL 的资源是 Emp loyee的一个
实例 , 并且该实例具有 lastname属性值为 M iller。上述的
式子可以范化为 :
<L itteral, class, p roperty > — >URL
映射档案 , 在以后的查询中 , 如果在用户的映射档案中可
以直接找到对照的概念 , 则直接结束转换过程 。如果在映
射档案和本体库中都无法找到相对照的概念或实例 , 可以
考虑让用户手工浏览本体来实现这种转化 。
21113基于自然语言的输入 基于自然语言输入相比较前
面两种方式更加方便和智能 。对于这种输入方式 , 系统首
1) 背景指数 ( Context Index, C I) , 背景指数反映了 语义关联通过用户所感兴趣的区域的情况 , 定义如下 :
CA
= l
1 (A )
n
(
(∑
i=1
(wR i × Xi
))
×
(1 -
l
Z (A
)
)
)
其中 , n代表语义关联所经过的区域数目 , l (A ) 代
表语义关联所涉及的实体和关系数目 , Xi 是第 i个区域的 实体和关系集合 , Z是指不在任何关系关心区域的实体和
关系集合 。
2 ) 深 度 指 数 ( Component Subsump tion W eight, CSW ) , 深度指数反映了语义关联中的实体和关系范化程
度,
通过
c swi
= Hci 可以计算出实体或者关系的深度指 H he igh t
数
(Component Subsump tion W eight,
档中 , 该文档是对 Emp loyee类的描述 。 除了建立单纯的语义索引表外 , 与传统关键词检索中
对关键词赋予一定的权重相类似 , 还可以给语义对象及实 例赋予一定的权值 。权值的计算可仿照传统检索的 TF2
IDF参数来制定 , 实例 Ii 在文档 Dj 中的权值可以计算为 :
wi, j
= freqi, j m axk freqk, j
目前所见的语义检索系统在检索过程和模式上既引入 了新的元素 , 又在很大程度上类似于传统的检索系统 。以 2004年 D. Vallet等人进行的基于本体的检索模型研究为 例 [1 ] , 其系统的检索流程大致是 : 用户通过检索界面以 表单 、关键词或者自由文本等形式输入检索条件 , 系统首 先对检索 条 件 进 行 解 析 , 转 化 为 本 体 查 询 语 言 (例 如 RDQL ) , 通过本体查询语言在语义信息库中找到符合条 件的三元组 (本体实例 ) , 最后在文档库中找出与这些三 元组相匹配的文档 , 提供给用户 。由此可以看出 , 在检索 的最后一个步骤中 , 系统仍然是在文档库中进行查找 , 不 同的是 , 在前面的查询过程中利用各种检索条件找出了具 体的三元组实例 。
2 语义检索的原理
目前学术界对语义检索没有一个确切的定义 , 笔者认 为 : 它是对检索条件 、信息组织以及检索结果显示赋予了
3 本文系上海市教委培养优秀青年教师科研专项基金成果之一 , 项目编号 : 353169。
— 182 —
一定语义成分的一种新的检索方式 。 2 11 对检索入口赋予语义
用户输入接口的设计 , 在语义检索模块的设计中具有 非常重要的地位 。一般情况下 , 用户输入的约束条件越多 越精确 , 则表述的语义就越清楚 , 与此同时用户的操作也 越麻烦 ; 相反 , 用户输入的约束条件越少 , 用户所需进行 的操作越简单 , 但系统需要花更大的精力来理解用户的输 入所代表的语义 。以对用户输入的约束条件的繁简为原 则 , 可以将输入形式划分为基于复杂表单式的检索 、基于 查询词的检索和基于自然语言的检索 3种输入形式 。 21111 基于表单的输入 基于表单的输入在传统的检索 系统中应用非常广泛 , 用户可通过表单对检索项 、检索 词 、数据源日期等作出限制 。与此类似 , 语义检索的输入 也可通过表单来限制 。不同的是 , 在前者中 , 与表单项相 对照的是数据库中的字段 , 而对于后者 , 与表单项相对照 的是语义信息库中的语义实体 、语义属性或语义关系 。 21112 基于查询词的输入 与复杂表单输入相反 , 基于 查询词的检索输入则相对简单 , 用户只需要输入按照空格 分开的若干个词 , 系统对用户输入的词进行转换 , 得到系 统所能够理解的语义概念 。如何将词转化为概念 , 一种可 行的方式是在检索系统中定义词和概念的转化规则 [2 ] , 例如 : 如果 k是概念 Y的一个实例 , 则将词 k转化为概念 Y; 如果 k是概念 Y的实例 , 但 Y又是 Z的子概念 , 则将 词 k转化为概念 Y和概念 Z。在判断 k是否是概念 Y的实 例时 , 可以利用 Y的标签进行判断 。为了节省在本体库
B row ser层涉及到用户的交互界面 , 这里可以分为两 部分 : 一是用户的输入部分 , 二是数据展现部分 。对于输 入部分 , 取的是内嵌在 app let里 Java表单 。数据展现部分 使用了两种模式 , 即图形化模式和文本模式 。
在 B row ser 层 中 , 笔 者 利 用 了 TouchGraph 公 司 的 GraphLayout组件 , TouchGraph中的 GraphLayout提供了一 种对信息网络的非常便利的可视化方式 。通过赋予它们以 虚拟的图像 , 用户就可以在较大的网络中自由浏览 , 在屏 幕上以多种方式对节点进行操作 。 312 W eb Con ta iner层
×log
N ni
其中 , freqi, j是实例 Ii 在文档 Dj 中出现的次数 , maxk
freqk, j是文档 Dj 中出现次数最多的实例所出现的次数 , ni
是出现了 Ii 的文档数目 , N 是总的文档数目 。实例在文档
中出现的次数可以通过实例标签在自然文本中出现的频度
来计算 , 一旦在文档中找到了实例的标签 , 则在实例和文
档之间建立索引 。
213 对检索结果赋予语义
对检索结果赋予语义是指检索的结果不再只是纯粹的
·情报理论与实践 ·
文档 , 而是语义对象及其实例 。其中 , 语义关联就是非常 重要的一类语义对象 , 它是指在某一领域模型或者应用 中 , 具有意义的或者为用户所感兴趣的实体之间的关系 。 它包括本体模型中直接定义的语义关系 , 例如 “ispartof”、 “isa”等 。语义关联的设置依赖于具体的应用 , 例如在 LSD IS的语义研究项目中 [3 ] , 用户可以查看个人和个人之 间 , 以及个人和组织之间的语义关联 , 研究者首次通过背 景指数 、深度指数等来计算语义实体之间的关联 [425 ] 。
Keywords: semantic search; semantic W eb; Ontology; J2EE
1 研究背景
传统的基于关键词的检索方式由于字义本身与其概念 的延伸不在同一级上 , 使得查询的结果可能仅是在字面意 义或者某层意义相匹配 , 但人们想要的往往是信息的概念 及相关成分 , 语义检索的出现正是为了解决这一问题 。
! 理论与探索 #
ITA
返回处理完成的数据后 , 依照特定的请求 , 以对应的数据 格式返回给客户层 。这一层所完成的任务分为 4个部分 : ①获取客户层发来的 http 请求 , 分析应该调用的业务逻 辑 ; ②向应该调用的业务逻辑发出消息 ; ③将 EJB层返回 的 XML数据转换成对应请求的数据格式 , 如节点集合或 者 htm l格式文件 ; ④将相应的数据发送给客户层 。 313 EJB Con ta iner层
关键词 : 语义检索 ; 语义网络 ; 本体 ; J2EE
Abstract: Proceeding from the definition of semantic search, this paper discusses the basic p rincip les of how to endow information input, information organization and searching result w ith semantic meaning. The author follow s the latest Java EE criterion in the construction of a p rototype system. The system is divided into 4 layers: the B row ser layer, the W eb Container layer, the EJB Container layer and the E IS layer. Through the p rototype system , the feasibility of using the J2EE framework to develop the semantic search system is p roved.
CSW ) , 其中 ,
Hc
是
i
Ci 的深度 , Hhe 是 ight 整个分支的深度 , 而整个语义关联的
系数可以定义为 :