基于本体的语义检索系统的研究与应用
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- 1 - 基于本体的语义检索系统的研究与应用
董涛，孟祥武
北京邮电大学计算机科学与技术学院，北京（100876）
E-mail：tdong2005@yahoo.com.cn
摘 要：基于本体查询的语义检索是建立在Semantic Web基础之上的一种检索技术。与传
统搜索引擎技术相比，它极大地提高了系统的查全率和查准率。文章首先介绍了语义网和本
体的基本概念，然后通过实际举例的概念层次图详尽地阐述了本体中概念及其关系的具体意
义。最后利用本体构建工具Protege并结合本体的相关标准共同构建本体，通过Jena API实
现了基于OWL本体文件的语义查询系统。
关键词：本体，语义网，OWL，Jena，Protege
0. 引言
随着Internet的迅猛发展，互联网上的信息正在随指数的速度在迅速增长，出现了信息
爆炸的问题。在如此浩瀚的信息海洋中，检索到有价值的信息成为当前计算机检索系统必须
解决的问题。因此，信息检索技术成为当前热门的研究课题。
目前，最主要的信息检索技术有两种。一种是基于目录的检索技术，它将相关主题的页
面组织起来，形成一棵目录树。因此，检索的过程，就是遍历一棵目录树的过程。另一种是
基于关键字匹配的检索技术，也是最常见的检索技术[1]。
以上两种信息检索技术在查全率和查准率方面还存在着很多欠缺之处。例如：当用户查
询番茄时，搜索引擎只会将包含有“番茄”一词的页面提供给用户，而不会把包含有“西红柿”
一词的页面也返回给用户。因此，这就存在着查全率的问题。与此同时，搜索引擎会把包含
有“番茄花园”的页面返回给用户，但这并不是用户想得到的，因此，这在查准率方面就出现
了问题。
为了解决查全率和查准率的问题，就需要提高信息检索技术的精度和覆盖率。如何使搜
索引擎更加智能化，使它能够充分理解用户的意图，是信息检索技术需要迫切解决的问题。
近年来，语义网的提出为增强搜索引擎的智能化提供了良好的解决方案。它将网络中的各种
资源结构化，使得计算机能够识别、处理。
计算机首先将检索词本体化，检索引擎通过解析、推理，然后将相关资源从本体库中提
取出来，最后返回给用户。这种智能的检索技术能够提高用户的满意度，减少不相关的结果，
得到更多相关的结果。
本文从构建本体及其本体库的角度出发，结合实际的应用，阐述如何建立语义检索系统
进行信息检索。
1. 语义网与本体的概述
1.1 语义网
在2000年11月的XML2000会议上，Tim Berners-Lee首次提出了语义Web的概念。他
将语义Web定义为：语义Web是一个网，它包含了文档或文档的一部分，描述了事物间的
明显关系，且包含语义信息，以利于机器的自动处理。他于2000年提出了语义Web的体系
结构[2]，如下图所示：
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- 2 - 图1 语义Web的体系结构
语义 Web 并不是要取代现有的Web，而是扩展。扩展的方式是对现有信息进行形式化
的描述，目的是机器可理解，以便计算机更好地提供信息服务。简单的说，语义Web 就是
要给Web 加上注释，为了让计算机能够理解，这种注释必须用一种形式化的语言进行描述，
并且支持推理。为了多个系统之间能够交流，这种注释还应该遵循统一明确的词汇表。
从整体看，语义网的核心层为XML、RDF、Ontology。XML+RDF+Ontology构成了计
算机相互理解的基础。在本体层之上进一步要做一些逻辑推理的工作，接下来就是保证信息
是可信赖的，这就构成了一个多层次的语义网。上层将下层的语言机制作为本层的支撑语言，
通过分析器，从合法有效的下层描述中抽取出本层所能理解的模型，实现了更多的语义处理
功能。
从目前的情况来看，语义Web下面三层的研究已经开展较长时间，研究成果相对较多，
并推出了一系列的标准，可以说打下了比较坚实的基础。本体层和逻辑层，正在引起更多的
关注。作为语义Web中从语法处理向语义处理的转折，这两层起着至关重要的作用，相关
研究正处在探索之中，已有很多有意义的尝试和应用，却还没有成熟的技术和标准，因此成
为相关领域的研究热点。顶部的两层还没有可靠论证，只是基于逻辑系统的一个构想[9]。
1.2 本体
Ontology的概念起源于哲学领域，即“对世界上客观存在物的系统地描述”。后来，本体
被引入人工智能领域。1998年Studer等人提出：“Ontology是共享概念模型的明确的形式化
规范说明。”这一定义已被多数人所认同[6]。
(1)概念模型：指通过抽象出客观世界中的一些现象的相关概念而得到概念模型，即概
念系统所蕴涵的语义结构，是对某一事实结构的一组非正式的约束规则，可以理解和表达为
一组概念(包括类、属性和过程)、定义和关系。
(2) 明确：指所使用的概念的类型以及对这些概念使用上的约束都有了明确的定义。
(3) 形式化：指本体论是计算机可读的(即能被计算机处理)，而不是完全用自然语言表
达本体是计算机可读的。
(4) 共享：指本体论的目标是捕获相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确
定该领域内共同认可的词汇，并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇和词汇间相互关系
的明确定义。
2. 基于本体的语义检索
传统搜索引擎大多都是利用基于关键字匹配的方法进行主题查询，搜索引擎
会在索引库中匹配所有包含查询关键字的页面，然后将这些匹配的页面返回给用户。
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- 3 - 于宽主题的查询，匹配的文档数量将会很大，在这些大量的匹配页面中，有相当大一部分页
面并不是用户所期望的，同时这些不相关的页面加大了用户查找有用信息的难度。基于本体
的查询能够很好地解决目前出现的问题[10]。
首先，介绍基于本体的语义检索的基本思想：
1.在相关领域专家的帮助下，建立相关领域的本体
2.将从Internet搜集到的信息结合领域知识的相关主题进行分类，并参照已建立的本体，
将信息按规定格式存入数据库中
3.查询转换器将用户的查询请求进行充分得理解和推理并转换成规定的格式，在本体的
帮助下，从数据库中检索到匹配的数据集合
4.检索的结果经过处理后返回给用户
2.1 对系统查全率的改进
根据本体进行相关主题分类时，会将异名同义词归为一类，这样可以大大提
高搜索的查全率。例如可以将微型计算机、电脑、微机、计算机、电子计算机等异名词
汇归为一类，当用户输入关键字“电脑”时，会将包括“微机”、“微型计算机”等相关主题的页
面一起返回给用户，从而改善了关键字查询时出现的查全率低下的问题。
本体所表示的知识大致可以分为概念（或者类）、关系、函数、公理、实例五个部分。
这些内容基本包括了本体知识的语法语义的交互性。
概念可以是抽象的也可以是具体的，可以是基本的也可以是复合的，可以是真实的也可
以是假设的[7]。概念可以是任何事物的表示，因此它可以是一项任务，一个功能，一个动
作，一个策略或者一个推论过程等等，概念也叫作类、对象或者范畴。概念具有层次结构，
不同的层次表明其抽象的程度不同，层次越高，概况性越强，包含的下位概念可能越多。上
位概念由一组下位概念组成 ,上位概念常常是下位概念的抽象、概括或整体表示，下位概念
往往是上位概念属性、特征或说明，是对上位概念的补充和细化 , 它描述自己的独有属性 ,
同时继承上位概念的属性。从这个意义上来看 ,概念语义网络首先是一个分类树[3]。我们简
单以计算机领域的知识表示构建本体，从概念层面上对相关知识进行分类表示。如下图所示：
计算机
计算机软件 计算机公司
网络产品
公司系统软件
word MSN windows Cisco 应用软件
软件产品
公司
Linux Microsoft 软件 电脑
图2 概念的知识分类表示程序 http://www.paper.edu.cn
- 4 - 概念间的交互作用通过关系来表示，通过关系可以对概念的外延进行有限的扩展。从语
义上讲，基本的关系共有以下4种：
表1 本体中的关系
关系名 关系描述
part-of
表达概念之间部分与整体的关系。
kind-of
表达概念之间的继承关系，类似于面向对象中的父类与子
类之间的关系。
instance-of
表达概念的实例与概念之间的关系，类似于面向对象中的
对象和类之间的关系。
attribute-of
表达某个概念是另一个概念的属性。如“产品”是公司的一
个属性。
从表1中概念间的分类图中可以很好得发现如上四种关系。
我们把计算机概念可以看作是一个整体的概念，计算机概念节点下的所有子节点都是相
对整体概念而言的部分概念，所有的部分概念组成了整体的概念，根节点下的所有子孙节点
与根节点都是part-of关系。
1）计算机软件概念与应用软件概念间的关系属于kind-of关系。应用软件概念继承了计
算机软件概念中的所有属性，因此它们间的关系符合继承关系。
2）我们磁盘中保存的doc文档可以看作是word软件概念的实例。Doc文档和word间
的关系属于instance-of关系。
3）上表中的Windows概念属于一种产品概念，它属于Microsoft公司概念的一个属性，
Windows概念与Microsoft概念属于attribute-of关系。
4）在基于本体查询的检索系统中，通过概念之间在内涵和外延上的关系，能够实现语
义蕴含扩展检索、语义外延扩展检索以及语义相关扩展检索。我们通过举例来说明以上三种
扩展检索。
1. 当用户输入“计算机”搜索词时，不但可以搜索出包含“计算机”关键字的页面，而且能够
搜索出“计算机软件”以及“计算机公司”。这种检索属于语义蕴含扩展检索。
2. 当用户输入“软件产品公司”时，除了搜出“软件产品公司”以外还可以搜索到包含“计算机
公司”的页面，这种检索属于语义外延扩展检索。
3. 当用户输入“Microsoft”时,不但搜出包含“Microsoft”的页面外，还可查询到包含Windows
的页面，这种检索属于语义相关扩展检索。
从以上分析可以得知，基于本体查询的检索系统，通过概念间的语义扩展，
很好地解决了目前大部分搜索引擎遇到的查全率低下的问题。
2.2 对系统查准率的改进
我们发现，利用传统搜索引擎进行主题查询时，对于给定的主题，基于关键字匹配的查
询结果常常出现与用户的意愿不相符合的现象，这给用户查询相关信息带来诸多不便。例如
用户想了解天山雪山的情况，拿国内比较流行的搜索引擎百度来说，当用户输入“天山”搜索
词时，会查询到许多匹配“天山”关键字的页面，例如：“新疆天山毛纺织股份有限公司”、“天
山网”、“天山股份”、“天山区人民检察院”等，而这些搜索结果都不是用户想要的。
对于特定用户查询出现的查准率低下的问题，通过基于本体的语义检索系统
基于语义向量空间模型的文档检索系统研究
第２９卷．第５期 ２０１０年５月 情报杂志 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ Ｖｏ１．２９ Ｎｏ．５ Ｍａｙ ２０１０
基于语义向量空问模型的文档检索系统研究
Ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｓｙｓｔｅｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｖｅｃｔｏｒ Ｓｐａｃｅ Ｍｏｄｅｌ
唐明伟 卞艺杰 陶飞飞
（河海大学商学院南京２１００９８）
摘要针对向量空间模型中因关键词互相独立这一假设造成的检索性能限制的问题，通过引入领域本体，结合语
义相似度，建立了语义向量空间模型，并设计了基于语义向量空间模型的文档检索系统，重点研究了其中语义相似 度计算和查询扩展两个核心技术，并通过实例验证了该检索系统的有效性。
关键词 向量空间模型语义增量信息检索领域本体 中图分类号Ｇ２０２ 文献标识码Ａ 文章编号１００２—１９６５（２０１０）０５—０１６７—０４
０引 言 １语义向量空间模型
当前的信息检索系统多数是以关键词匹配为检索
依据的＿１ Ｊ，基于关键词匹配的检索方式有检索速度快、
实现简单等优点，但是随着互联网的迅速普及和高速
发展，各种信息呈爆炸式增长，这种检索方式已经不能
满足日益增长的检索需求，语义检索被逐渐提上日程。
但是从目前的应用来讲，基于关键词匹配的信息检索
模型依然处于主流位置，其中以Ｓａｌｔｏｎ［２］等在上个世
纪６０年代提出的向量空间模型最为著名，基于该模型
的检索系统根据关键词将查询条件和文档分别抽象成
多维向量空间中的向量，通过比较两个向量之间夹角
的余玄值来判断查询与文档的相关度，再根据相关度
的大小返回满足条件的文档。虽然向量空间模型采取
的多关键词匹配比单纯的关键词匹配更能真实地表达
文档的中心意思，但是向量空间模型是建立在各关键
词相互独立的基本假设之上的，然而一词多义或一义
多词的存在使得多关键词在很多场合下也未必能真实
基于本体的信息检索系统模型
第３３卷第２期 ２００７年４月 兰州理工大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌａｎｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖ０Ｌ ３３ Ｎｏ．２ Ａｐｒ．２００７
文章编号：１６７３－５１９６（２００７）０２－００９０－０４
基于本体的信息检索系统模型
李 明 ，王 丽
（１．兰州理工大学计算机与通信学院，甘肃兰州７３００５０；２．西北师范大学图书馆，甘肃兰州７３００７０）
摘要：针对基于关键字的传统查询方法存在的不足，提出一种面向语义查询的信息检索模型．该模型将信息检索方 法与语义Ｗｅｂ技术相结合，通过基于本体的知识库实现用户对文档库的语义查询；同时，综合考虑语义检索和关 键字检索两种情况，提出一种相似度计算方法，有效地满足了用户对Ｗｅｂ信息资源的要求，并为以后的语义检索 研究奠定了理论基础． 关键词：本体；语义查询；相关排序；信息检索 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ
Ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ
ＬＩ Ｍｉｎｇ ，ＷＡＮＧ Ｌｉ ，
（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，Ｌａｍｈｏｕ Ｕｎｉｖ．ｏｆ ＴｅｃＫ，Ｌａｎｚｈｏｕ ７３００５０，Ｃｈｉｎａ；２．Ｌｉｂｒａｒｙ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉ— ｔｙ，Ｌａｍｈｏｕ ７３００７０，（ ｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｅｄ ａｔ ｔｈｅ ｗｅａｋｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｋｅｙｗｏｒｄ－－ｂａｓｅｄ ｓｅａｒｃｈ，ａｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ－－ｂａｓｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖ－
ａｌ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｉｓ ｍｏｄｅｌ ｉＳ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｗｉｔｈ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ，ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｏｎｔｏｌｏｇｙ－－ｂａｓｅｄ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｂａｓｅ，ａｃｈｉｅｖｅｄ ｓｏｍｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｑｕｅｒｙ ｔｏ ｆｉｌｅ ｒｅ－
基于领域本体的文献智能检索模型研究
第３２卷第９期 ２０１３年９月 情报杂志 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＩＮＴＥ山ＧＥＮＣＥ Ｖｏ１．３２ Ｎｏ．９ Ｓｅｐ． ２０１３ 基于领域本体的文献智能检索模型研究 孟红伟 张志平 张晓丹 （中国科学技术信息研究所北京１０００３８） 摘要针对文献检索的智能化发展趋势，提出基于领域本体的文献检索模型，对领域本体构建、语义标注计算和 概念相似度计算进行研究，并把模型进行了实际应用。通过实验表明，基于领域本体的文献检索系统在检索结果上 由于传统的检索方式，检索效率也有一定提高，具有研究的价值和意义。 关键词领域本体文献检索语义标注概念相似度 中图分类号Ｇ３５４．４ 文献标识码Ａ 文章编号１００２－１９６５（２０１３）０９－０１８０－０５ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｍｏｄｅｌ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｄｏｍａｉｎ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ Ｍｅｎｇ Ｈｏｎｇｗｅｉ Ｚｈａｎｇ Ｚｈｉｐｉｎｇ Ｚｈａｎｇ Ｘｉａｏｄａｎ （Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００３８） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｄｏｍａｉｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ－ｂａｓｅｄ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ａｎｄ ｍａｋｅｓ ｉｎ—ｄｅｐｔｈ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｉｎ￣ｃｍｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｏ— ｍａｉｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ｈａｓ ａｎ ｅｎｏｒｍｏｕｓ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． 、 Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｄｏｍａｉｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ ｃｏｎｃｅｐｔ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ０ 引 言 向智能化的方向发展。 文献检索是伴随着科学研究的发展而发展的。随 着文献检索的网络化发展，数字图书馆系统为数字化 的文献资源提供了检索平台，方便用户快速而准确的 查找。目前，大多数检索技术是基于关键词匹配和分 类主题目录的形式进行的 。这两种检索技术各具有 优缺点，都为用户检索文献提供了便利。关键词匹配， 是在用户输入关键词后，系统自动根据关键词在索引 信息中检索匹配的文献。但当关键词具有一词多义等 现象时，检索结果与用户的需求就无法实现高度吻合。 分类主题目录，是用户根据事先建立的分类目录，进行 浏览和检索。但这种方式为信息更新和维护带来了不 便。与此同时，在信息量剧增的时代背景下，能够快速 而准确地找到所需信息显得尤为重要，因此，寻找基于 语义的检索方式已经迫在眉睫。自２００１年Ｔｉｍ Ｂｅｍ— ｅｒｓ—Ｌｅｅ提出语义网的概念后，本体作为语义理解的工 具广泛应用在人工智能领域，用于知识的表达、共享和 推理，为文献检索形式开辟了新思路，推动了文献检索 １ 基于领域本体的文献检索研究现状 智能检索的目标是为用户提供既相关又准确的信 息，尽可能保证较高的查全率和查准率。本体是对概 念的明确描述，可以把某个领域抽象为一组概念与概 念间的关系，具有较好的概念层次结构。把本体融合 到信息检索技术中，可以实现对概念关系的处理。总 的来说，本体在信息检索中可以起到概念定义、查询模 型和推理基础的作用 Ｊ，因此，基于本体的智能检索研 究具有非常重要的意义。 目前，国外对本体在信息检索领域的应用研究较 多。近十年里研究学者提出了许多基于本体的信息检 索系统和模型。Ｄｒｉｄｉ在文献［３］中概述了基于本体的 信息检索技术以及相应的目前可以作为开发原型或者 商业产品的本体工具。Ｃａｓｔｅｌｌｓ等人 探讨了基于本 体的信息检索模型，主要包括基于本体的文档标识方 案模型和基于向量空间模型的信息检索模型，这些模 型的目的在于提高大型数据库的检索效率。文献［５］ 收稿日期：２０１３—０６—０２ 修回Ｅｔ期：２０１３—０７—１９ 作者简介：孟红伟（１９８７一），女，硕士研究生，研究方向：数字图书馆、智能检索；张志平（１９６３一），男，研究员，研究方向：数字图书馆、信息系统 等研究；张晓丹（１９７５一），女，副研究员，研究方向：数字图书馆、智能检索、信息检索等研究。
语义检索
在数字图书馆中，信息检索存在明显不足。在文献的组织与描述上,简单将关 键词作为描述文献的基本元素,文献之间没有关联,是相互独立的、无结构的集合。 在检索操作上,通常是基于关键词的无结构查询,难以反映词语间各种语义联系, 查询能力有限,误检率和漏检率很高,检索结果的真实相关度较低；计算查询和文 档之间的相似度的方法也有局限。在用户交互界面上，用户的检索意图难以被机 器理解，采用自然语言输入的检索关键词与机器的交互存在障碍。现有数字图书 馆信息资源检索存在资源表示语义贫乏和检索手段语义贫乏、查准率低下等问题， 语义网技术的出现，为数字图书馆的发展注入了新的活力，为信息检索质量的提 高带来了新的生机。运用语义网技术，使解决信息检索中现存的问题，完善信息 检索流程成为了可能。 3.1 数字图书馆信息检索模型 目前数字图书馆的信息检索主要借助于目录、索引、关键词方法来实现,
或 者要求了解检索对象数据结构等, 对用户提供的关键词的准确性要求较高，基于 语法结构进行检索, 却不能处理复杂语义关系,常常检索出大量相关度很差的文 献。
图3.1 数字图书馆信息检索模型 用户通过检索界面，输入关键词，文本操作系统对用户的关键词进行简单的 语法层次的处理整合，与数字图书馆资源进行匹配检索，最终将检索的结果，再
通过用户界面返回给用户。而数字图书资源，专业数据库等都是数字图书馆信息 检索的范畴，这些数字化的知识资源主要以数据库形态分布于全球互联网的数千 个站点,这种以数据库形式存放的信息资源,通常是电子化了的一次文献,包括元 数据、摘要或者是全文,也可以是全文链接的地址。
24 基于语义网的数字图书馆信息检索模型研究
3.2 基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想 数字图书馆信息检索系统存在诸多问题。查询服务智能化水平低，无法对用 户请求进行语义分析；信息资源的共享程度低，仅仅采用题名、文摘或全文中出 现的关键词标识文献内容，难以揭示文献资料所反映的知识信息，易形成信息孤 岛；对用户输入的关键词进行句法匹配，查准率不高；片面追求查全率，返回大 量无关结果等。这些问题最终造成用户的真正检索意图难以实现。人们希望有突 破性的信息检索技术出现，能够支持更为强大的信息检索功能，具备理解语义和 自动扩展、联想的能力，并为用户提供个性化服务。 在这样的需求下，本节深入探讨了现存问题的解决方法，结合语义网技术， 提出了以下基于语义网的数字图书馆信息检索模型的设计思想。 3.2.1 机器理解与人机交互 人们通过信息的交流和沟通，表达一定的思想、意思和内容，因此，自然语 言和表达的信息中蕴含着丰富的语义。尤其是自然语言中，一词多义、一义多词 现象十分常见，在不同的语境中，同样的词汇还可以表达出不同的意义。在人与 人的交流中，近义词、反义词、词语的词性、语法结构等帮助人们在特定的语言 环境中理解语言表达的确切含义，而计算机要做到这点却有难度。 随着网络的不断发展，网络信息充斥着人们的视野。如何在浩如烟海的信息 资源中，以最短的时间查找出相关资源，成为人们所关注的问题之一。通常，检 索系统总会返回相关度不高，甚至完全无关的信息，而有些相关的信息却往往被 遗漏了。一方面，检索工具没能把已经存在的、对用户有价值的信息检索出来， 另一方面，信息资源没有很好的被归纳，提炼成知识。 利用语义网技术，将语义丰富的描述信息和资源关联起来，通过机器理解和 人机交互，对信息资源进行深层次的分析和挖掘。从本质上讲，人机交互是认知 的过程，主要通过系统建模、形式化语言描述等信息技术，最终实现和应用人机 交互系统。 3.2.2 语义知识与描述逻辑 从语义学的角度讲，语义是语言形式表达的内容，是思维的体现者，是客观 事物在人们头脑中的反映[72]。人们在进行信息交流和沟通时，通过词语、符号来 表达思想。当人们看到或听到语境中的一个词语或符号时，能够准确、迅速的对 应到相关的事物、事件，这是由于借助了人类头脑中已有的相关概念。当人们在
基于本体的信息检索系统的设计与实现
第１１期 付燕宁等：基于本体的信息检索系统的设计与实现 ・１５５・
基于本体的信息检索系统的设计与实现水
付燕宁 ，金龙飞 ，王开锋 ，刘磊
（１．吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春１３００１２；２．北京航空航天大学计算机学院，北京１０００８３）
摘要：详细地描述了使用语义Ｗｅｂ技术实现智能信息检索的思想和工作流程，提出了一个基于本体的信息
检索系统的框架，并以一个地理信息领域的应用为例分析了该检索系统的实现技术。
关键词：信息检索；语义Ｗｅｂ；本体
中图法分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１—３６９５（２００６）１１—０１５５—０３
Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ－ｂａｓｅｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｓｙｓｔｅｍ
ＦＵ Ｙａｎ—ｎｉｎｇ ，ＪＩＮ Ｌｏｎｇ—ｆｅｉ ，ＷＡＮＧ Ｋａｉ—ｆｅｎｇ ，ＬＩＵ Ｌｅｉ
（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ Ｊｉｌｉｎ １３００１２，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ＆Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｄｅｓｉｇｎ ｉｄｅａ ａｎｄ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ ｔｅｃｈｎｏ・ ｌｏｇｉｅｓ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ，ａｎｄ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ａｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ・ｂａｓｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｓｙｓｔｅｍ．Ｗｈａｔ’Ｓ ｍｏｒｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｌｓｏ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｏｍａｉｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄ：Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ；Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ；Ｏｎｔｏｌｏｇｙ
本体在市场信息检索中的应用研究
第２ｌ卷第１期 ２０１１年２月 广东石油化工学院学报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ Ｔｅｃｎｏｌｏｇｙ Ｖ０１．２１ Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．２０ｌ１
本体在市场信息检索中的应用研究
张子振，李旭辉
（安徽财经大学管理科学与工程学院，安徽蚌埠２３３０３０）
摘要：本体作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具，可以克服传统的信息检索技术的局限性。 介绍了一种基于本体的市场信息检索系统。通过将多个本地信息库联系起来，利用先进的文本处理技术和文本挖掘技术， 帮助用户从现有的网络搜索引擎中获取有效的信息。 关键词：本体；信息检索；系统本体，项目本体 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７１—６５９０（２０１１）０１—００５２—０３
与日俱增的国际竞争和经济全球化的趋势，促使企业不断扩大其产品的目标市场，并将其目标市场逐
渐国际化。充足的市场信息是保证国际化策略实施成功的关键因素。由于市场信息的分散性，甚至只是
局限于某些特定的区域，如某些公司、研究机构和媒介的网站上，因此这些信息在公共数据库中是无法查
到的，尤其对于一些中小企业更是如此。 本体¨ 作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具，通过概念间的关系来表
达概念语义，从而能够捕获相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的词
汇，并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇和词汇问相互关系的明确定义，在基于知识的检索中有着
广泛的应用，本文介绍了一种基于本体的市场信息检索系统ＡＭＩ—ＳＭＥ，该系统具有传统网络搜索引擎的
优点，并能够对复杂文本进行分析、存储和收集。基于本体的市场信息检索系统ＡＭＩ—ＳＭＥ主要特点在于
本体的多功能应用。尤其是可以支持查询定义和提供信息库组织功能。
１相关概念和技术
１．１本体概念
在人工智能领域，关于本体的概念最为流行的一种定义是Ｓｔｕｄｅｒ等人提出来的：本体是共享概念模型
基于本体的语义标引研究与实现
第２９卷
ＶＯ１．２９ 第８期
ＮＯ．８ 计算机工程与设计
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ ２００８年４月
Ａｐｒ．２００８
基于本体的语义标引研究与实现
张功杰 ， 黄穗
（１．暨南大学计算机科学系，广东广州５１０６３２；２．徐州师范大学计算机科学与技术学院，江苏徐州２２１１１６）
摘 要：标引是资源管理与检索的基础 传统的标引方式仅停留在关键字异同的逻辑层面，忽略了文档语义层面上的信息。
以本体的知识组织体系为基础，以抽取文档的语义向量为目标，提出了基于本体的语义标引思想，为基于概念匹配的语义 检索创造条件。为了更清晰的描述标引过程，建立了基于本体的语义标引模型，并对模型中各环节进行详细的功能定义。参
照具体的实例本体进行实验和分析。 关键词：语义标引；本体；语义向量；概念相似度；语义相似度；语义检索
中图法分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－７０２４（２００８）０８－２０７８－０３
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ
ＺＨＡＮＧ Ｇｏｎｇ－ｊｉｅ ，ＨＵＡＮＧ Ｓｕｉ
（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｊｉｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５ １０６３２，Ｃｈｉｎａ；
２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｕｚｈｏｕ ２２１１１６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｓ ｔｈｅ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａ１．Ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｅａｎｓ ｏｆｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｓ ｓｔｉｌｌ ｄｗｅｌｌｉｎｇ
基于本体的智能检索及其在泌尿外科中的应用
’第２８卷第１２期
２０１１年１２月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖｏ１．２８ Ｎｏ．１２
Ｄｅｃ．２０１１
基于本体的智能检索及其在泌尿外科中的应用
李学明 付大超
（重庆大学计算机学院重庆４０００３０）
摘要 以本体论作为指导理论，通过研究泌尿外科辅助诊断系统模型，在泌尿外科领域本体的基础上研究语义相似度、语义相
关度的计算方法，并提出新的相关度计算方法。该方法可以定量地分析领域本体中的概念间相关度。并通过建立泌尿外科本体，实
现基于泌尿外科本体的语义推理。
关键词 本体相似度
中图分类号ＴＰ３９１．７７ 相关度语义推理 泌尿外科
文献标识码Ａ
ｏＮＴＯＬＯＧＹ．ＢＡＳＥＤ ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴ ＲＥＴＲＩＥＶＡＬ ＡＮＤ ＩＴＳ
ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＩＮ ＵＲｏＬｏＧＩＣＡＬ ＳＵＲＧＥＲＹ
Ｌｉ Ｘｕｅｍｉｎｇ Ｆｕ Ｄａｃｈａｏ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００３０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｗｅ ｕｓｅ ｔｈｅ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ａｓ ａ ｇｕｉｄｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｔＯ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ａｎｄ ｓｅｍａｎｔｉｃ
ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｏｎｔｏｌｏｇｙ ｉｎ ｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｕｒｇｅｒｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｔｈｅ ａｓｓｉｓｔｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｕｒｇｅｒｙ．Ｏｎ ｔｈｉｓ ｂａｓｉｓ，
ｗｅ ａｌｓｏ ｐｒｏｐｏｓｅ ａ ｎｅｗ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ ａｎａｌｙｓｅ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｏｎｃｅｐｔｓ ｉｎ ｄｏｍａｉｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ．
一种基于知识库的语义检索系统模型
一种基于知识库的语义检索系统模型
马中杰;郑诚;苏喻
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2010(029)020
【摘 要】讲述了目前检索系统存在的不足以及产生这些不足的原因,介绍了本体的概念及其在语义检索领域中的作用.在此基础上提出了一种基于知识库的语义检索系统模型,并对该模型的实现原理和关键技术进行了详细的阐述.实验结果表明,相对于传统的方法,该方法能大幅提高用户检索的查全率和查准率.
【总页数】4页(P70-73)
【作 者】马中杰;郑诚;苏喻
【作者单位】安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039
【正文语种】中 文
【中图分类】TP391.3
【相关文献】
1.基于社区的对等网语义检索系统模型研究 [J], 窦永香;赵捧未
2.基于语义向量空间模型的文档检索系统研究 [J], 唐明伟;卞艺杰;陶飞飞
3.一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法 [J], 万静;王文聪;易军凯
4.一种基于大规模知识库的语义相似性计算方法 [J], 张立波;孙一涵;罗铁坚
5.一种基于本体的语义检索系统的研究 [J], 宋艳娟;陈振标;张文德 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
语义网和语义网格中的本体研究综述
Technical Report, Dec. 2004 语义网和语义网格中的本体研究综述
语义网和语义网格中的本体研究综述
余一娇1,2
(1 华中师范大学语言学系，武汉，430079)
(2 华中科技大学计算机学院 武汉 430074)
E-mail: yjyu@
摘 要：本体是语义网和语义网格研究中的一种重要方法。文中首先介绍本体的定义、本体的
四元素表示法和六元组表示方法，以及本体的设计分析生命周期；然后回顾语义网研究中曾产生过
巨大影响的七种本体语言。通过分析众多文献的观点，文中提出在将来我们应重点针对 DAML+OIL 和
OWL两种本体语言进行深入研究。文中还列举出了本体在生物信息计算和网络管理领域应用的两个
实例。最后根据语义网格和本体研究现状，提出了利用本体研究语义网格服务质量的基本思路和研
究方法。
关键词：本体 本体语言 DAML+OIL OWL 语义网 语义网格 服务质量
1．前 言
Ontology在哲学领域常译为“存在论”，是指关于事物是否存在思考的学科。在计算机科学和
人工智能领域则译为“本体”，其词义与哲学中的“存在论”大相径邻。1993年美国Stanford大学
知识系统实验室的Gruber博士在文献[1]中定义：本体是用来帮助程序和人共享知识的概念的规范
描述 （An ontology is the specification of conceptualizations, used to help programs and
humans share knowledge.），后来该定义得到了进一步发展和完善[2]。文献[1]还指出：概念化是
关于世界上的实体，如：事物、事物之间的关系和约束条件的知识表达。而规范一词是强调这种表
达是用一种固定的形式来描述。从我们已经阅读的多篇相关文献来看，几乎所有论文都接受了上述
关于本体的定义。
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