基于分类语义的Web信息检索系统

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基于语义分类的外观专利图像快速检索系统

对图像视觉特征和上下文联系的分析，提取出图像的内容特征作为图像索引，以此检索相似图像。但由于表征图像内容的底层视觉特征与人描述图像的高层语义之间存在着 “ 鸿沟” 目前，，设计一种通用、有效的图像检索方法还很困难。因此，有必要针对某种特定类型的图像特点进行设计检索方法，才能实现有效检索。同时，图像的检索速度也是图像检索的关键问题之一，对于大规模专利图像数据库，线性扫描已经
ＣｍｕｒｎｉｅｉｄｐｌａｏｓｏｐｔｇｎｒｇａＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅＥｅｎｎｃｉ
基于语义分类的外观专利图像快速检索系统
李旭明，戴青云，曹江中，璐曹
Ｌｍｉ，ＩＸｕｎＤＡＩｉｇｕ，ＡＯＪｎｚｏｇＣｕｇｎｙｎＣａｇｈｎ，ＡＯＬＱｉ广东工业大学信息工程学院，广州５００１０６
ｔｅｖｓａｅｔｒｓｓｍｉｔｄ．ｏｃｎｔｕｔｈｎｅｔｃｕｅｏａａｉａｅｔｍａｅｄｔｂｓ．ｈｓｉａｈｅｅｈｈｉｌａｕｅｉｌｅｔｏｓｃｅｉｄｘｓｒｔｒｆｄｔｐｔｎｇａａａｅＴｕｃｉｖｓｔｅｕｆｉｕｒｔｕｎｉｔ
ｔｅｓｉｉ．ｉｓｎｉｖｔｃｔｙ
Ｋｅｒｓｆａｕｅｅｔａｔｎｃｕｔｒｓｍａｔｌｓｉｃｔｎｉｇｅｒｅａｙｗｏｄ：ｅｔｒｘｒｃｉ；ｌｓ；Байду номын сангаасｅｎｉｃａｓｆａｉ；ｍａｅｒｔｉｖｌｏｅｃｉｏ

基于本体的语义搜索研究综述

基于本体的语义搜索研究综述1 引言语义网的目标是扩展现有的Web标准和技术，实现自动化地处理Web语义[1]。

传统的搜索引擎使用关键词检索用户需要的信息，实际上在网页搜索过程中，可以使用多种方式来表达查询，将关键词映射要相关主题的语义层。

在搜索过程中使用本体能够加强用户与计算机之间的语义沟通，使查询结果更接近用户的需求。

目前已经公布的基于本体的搜索引擎有很多。

它们的应用领域和具体实现都有所不同，但是它们的目标都是提高搜索的查全率和查准率。

基于本体的语义搜索能更加智能地在Web查询过程中使用各种方法或结构。

研究人员常用领域本体表达特定领域知识的概念和关系。

本文将介绍这些搜索引擎利用领域本体处理查询请求所采用的不同方法。

1）相关术语传统的搜索依据的是关键词是否在文档中出现。

基于本体的语义搜索定义为利用领域本体的背景知识库进行信息检索的过程。

领域本体是具有层次结构的术语集，这些术语是描述此领域知识库的框架[2]。

用实体、实例和属性来表示词语之间的关系或槽。

基于本体的语义搜索的目的是最大化查准率和查全率。

分类标准本节介绍几种不同的基于本体的搜索的分类标准。

分类标准是在搜索过程中的重要步骤，包括：本体技术，语义标注，索引，排序，信息检索模型和性能改进。

1）本体技术本体是实现语义Web的基础，相关技术包括推理机，标注工具，基于本体的爬虫和挖掘工具。

在几种不同的本体描述语言里，RDF和OWL得了广泛的认可。

Java语言提供了Jena API和AJAX技术，可以用来存储和处理RDF数据。

2）语义标注概括地说，语义标注是在文本中分配实体，用以链接到它们的语义描述[15]。

语义标注分为手动语义标注、半自动语义标注和自动语义标注三种类型。

下面是语义标注的先决条件：本体，定义实体类；语义标注中可能涉及到这些类。

实体标识，允许区分并链接到它们的语义描述。

一个实体描述的知识库。

3）索引索引是为了更快的检索信息而进行的信息存储。

常用的中文信息检索系统

学术搜索
谷歌学术搜索是专门为学术研究人员提供的搜索服务，能够方便地查找学术文献。
必应搜索引擎
微软旗下
必应是微软公司推出的搜索引擎，与 Windows操作系统深度集成。
搜索技术
必应的搜索技术也非常先进，能够提供高质量的搜索结果和快速的响应速度。
多元化服务
除了网页搜索外，必应还提供图片、视频、新闻、学术等多元化搜索服务。
移动端信息检索的优化与创新
移动设备特性
移动设备屏幕尺寸有限、计算能力相对较弱，需要针对这些特性对信息检索系统进行优化。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
语音搜索
利用语音识别技术，用户可以通过语音输入查询请求，提高移动设备上信息检索的便捷性。
位置感知服务
结合移动设备的定位功能，可以提供基于位置的信息检索服务，如附近的餐厅、景点等。
概率模型
03
基于概率统计的检索模型，通过计算文档与查询相关的概率来
排序文档。
中文分词技术
基于词典的分词方法
利用预先构建的词典，将待分词的文本与词典中的词条进行匹配，实现分词。
基于统计的分词方法
利用机器学习等统计方法，对待分词的文本进行建模，通过训练得到分词模型。
基于深度学习的分词方法
利用神经网络等深度学习技术，对大量文本进行训练，得到分词模型。
对于某些非通用语言，相关语料库和训练数据相对匮乏，制约了跨语言信息检索技术的发展。
机器翻译技术
多语言嵌入表示
随着机器翻译技术的不断进步，可以将不同语言的文档翻译成同一种语言，便于进行统一的信息检索和处理。
通过学习多语言的嵌入表示，可以实现不同语言之间的语义对齐和匹配，为跨语言信息检索提供有力支持。

Web信息检索中信息分类技术研究

Ｗｅｂ信息检索中信息分类技术研究作者：马纪颖朱力军张颜来源：《现代电子技术》2008年第10期摘要：随着Internet/Intranet的快速发展和普及，丰富的Web资源构成一个巨大的全球信息仓库。

在海量数据空间中快速、准确地获取用户所需成为Web检索系统研究的焦点。

将一种全新的网页自动分类技术引入WWW信息抽取领域，解决网上信息有效获取的问题。

获取网站分类体系，设计的Web信息自动归类算法，可通过Web数据抽取机制以及Web信息分类技术实现检索结果的分类和层次化展示，使用户快捷准确地从WWW上获取所需信息。

关键词：信息检索；信息归类；分类体系；层次化展示中图分类号：TP393.092 文献标识码：A文章编号：1004-373X(2008)10-076-(Abstract：As Internet/Intranet developing quickly and being popular,affluent Web resources have composed a huge global information warehouse.It becomes more and more important in information retrieval research that how to obtain the Web information what users need among magnanimity data space fast and accurately.In order to improve the performance of search engine,this paper applies a new technology of Web page classification to the existing search engine.We obtain Website classification system and design arithmetic of Web information classification.Result can be classified into groups and displayed hierarchically by Web information extraction mechanism and users obtain what they needKeywords：information retrieval;information classification;classification system;hierarchical1 引言目前，搜索引擎提供的信息往往远多于用户所需的信息，原因是基于关键词的搜索会返回包含该关键词的所有网页，而这些网页往往跨越多个领域，其中会有许多内容属于用户根本不感兴趣的范围。

基于语义Web的智能答疑系统研究

蝴
输出结果ｌ
实
运
分的利用。鉴于远程教育模式中教师和学生的分离性特点．为及时准确解答学生在自主学习过程中产生的疑问，就需要借助 ” 答疑系统 ” ，正是这种需求促进了 ” 答疑系统 ”的研究。国内在这方面已经有一些成功的案例，可总结如下：
户的意图．从而为问题的准确解答提供保障。２２信息检索模块．
信息检索模块的主要功能是：执行问题分析模块提交的
关键词和语义词匹配来进行答案检索，其本质是基于 ” 字符匹ＲＦＤ查询代码，获取与查询条件相匹配的信息。检索过程分两步完成：首先执行ＲＦＤ查询，从领域知识库中检索到与查询条配 “的检索方式，智能性不高。三是智能答疑系统．如上海交大建立的基于案例的智能答件相匹配的ＲＦＤ实例；然后根据ＲＦＤ实例检索得到相应的知识文
２１问题分析模块．
问题分析模块主要功能是：对用户所提问题进行分析．理解提问意图，并将用户的提问意图转化为ＲＦＤ查询代码，提交
任何一个答疑系统的领域知识再全面，也不可能覆盖该领域的所有方面，更不可能包含用户潜在疑问的全面答案，所以
本文所讨论的智能答疑系统正是借助了基于语义Ｗｅ的信ｂ
息检索的思想。图１显示了智能答疑系统的体系结构。从处理
理解和交流信息的基础。ＲＦ实例库则是知识文档的语义索引Ｄ流程的角度看，答疑系统由问题分析处理、信息检索、答案分库，它支持系统对知识文档进行语义检索。建立语义索引必须析三大部分组成，￣．ｌ－还包含支撑处理流程的领域知识库和知ｌ，ｔ借助领域本体对知识文档进行标引。识管理模块。２５知识库管理模块．

基于语义模型的信息检索机制研究

删向自由由自自由
田１语义丧星的鲭袖
为了便于进行信息检索的研究，结合有穷状态自动机理论，在语义模型的基础上提出语义检索模型的概念。
定义２语义：俭索模型 Ⅳ是一个非确定型有穷自动机，
记作Ｎ＜－Ｑ，∑，８０＞，ｑ，Ｆ，其中（）Ｑ是语义模型中的概念集合，且是一个有穷集合；】（）∑是语义模型中的关系集合，且是一个有穷集合；２（）８３：Ｑ× 。ｐＱ） ∑＋（是概念转移函数，ｐＱ是Ｑ的幂集；（）（）ｑ ∈Ｑ是语义检索的起始概念；４ｏ（）ＦＱ：５黾接受状态集，对任意的ｑ∈Ｑ，ｒ ∑，则 ∈
特定领域的语义模型一般都需要定义该领域内大量的概念及概念之间的关系Ｊ，并通过这些关系来表达概念之间的语义。在应用程序中利用概念之间的关系来提供推理的规
的一个子类；为实例集；是实例与概念之间的映射关系ＩＭ
集合，该映射集将每个实例对应到其所属的概念下，如ｉ ∈
［ｂｔｅｌＡｍｔｄｌｙｉｐｓｎｄｔｒｒｖｆｍａｏａｄｏｅａｔｎｌｙｍｄ１ＴｉｍｔｄｌｇｓｍｎｃｒｅａｃＡｓａｔｅｏｏｇｒｅｔｔｅｅｉｏｔｎｂｓｎｓｍｎｃｏｔｏｏｅｈｅｏｏｏｙｕｓｓａｔｌｎｅｒｈｏｓｅｅｏｅｉｎｒｉｅｉｏｇ．ｓｈｅｅｉｅｖ
维普资讯
２第３卷第ｌ期２
正３２
・
计
算
机
工
程

【信息检索技术习题答案（2016版）】

答案******************************* 一 ********************************************填空1.数值型文字型（字符）语音型图像型2.原料成品3.信息4.自然人为5.数据文本声音图像6.语义差异传递载体7.外表整体内容8.收集传输加工储存（存储）9.信息形式信息内容10.内在的信息需要外在刺激11.标题词单元词叙词关键词12.线性结构非线性结构树形结构网状结构13.数据预处理索引生成查询处理检索14.信息需求信息集合15.出发点依据16.人工赋予自动生成名词解释1．数据：是指记载下来的事实，是客观实体属性的值，它是由原始事实组成的。

2．信息加工：是指对获取的信息进行判别、筛选、分类、排序、分析、计算和研究等一系列过程，使收集到的信息成为对我们有用的信息资源。

3．信息组织：即信息序化或信息整序，也就是利用一定的科学规则和方法，通过对信息外在特征和内容特征的表征和序化，实现无序信息流向有序信息流的转换，从而保证用户对信息的有效获取和利用及信息的有效流通和组合。

4．检索标识：就是为沟通文献标引与文献检索而编制的人工语言，也是连接信息存储和检索两个过程中标引人员与检索人员双方思路的渠道，是用于文献标引和检索提问的约定语言。

5．信息检索：可以从广义和狭义两个角度理解。

广义的信息检索是指将信息按一定方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出相关信息的过程，其中包括存与取两个方面。

狭义的信息检索仅指信息查找过程。

6．信息检索系统：是指按某种方式、方法建立起来的用于检索信息的一种有层次的体系，是表征有序的信息特征的集合体。

7．检索效果：是指利用检索系统（或工具）开展检索服务时所产生的有效结果。

简答题1．简述了解用户信息需求的作用答：用户信息需求是信息系统发展的动力，也是制定信息政策的出发点和依据。

了解用户需求的特点、心理规律、查询行为及需求方式，有助于系统制订合理的信息搜集方针和信息资源的合理布局，从而提高服务效益和质量。

3万方数据资源系统

PairQuery： 1) 每个PairQuery表达式由多个空格分隔的部分组成，每个部分称为一个Pair，每个 Pair由冒号分隔符“：”分隔为左右两部分， “：”左侧为限定的检索字段，右侧为要检索的词或短语。 2)限定的检索字段以及“：”可以省略，省略时候的含义是在任意字段中检索。
3)检索方式介绍：模糊检索：直接输入的任何词或者短语，表示在全部字段中检索。精确检索：用“ ”表示日期范围：日期范围的检索采用Date:1998-2003的形式，“-”前后分别代表限定的年度上下限，上限和下限可以省略一个，代表没有上限或下限，但“-”不可省略。字段限定:PairQuery采用“字段名+冒号”的方式进行字段限定。例如：Title：数据挖掘。为了简化用户的使用和记忆负担，PairQuery的中对同一字段的限定字段名可以有多种形式，例如“Title”、“标题”、“题名”均代表对Title字段进行限定检索。
只能进行一次二次检索
再次二次检索，只是在最初检索结果进行
（6）导出功能
（7）查看学术论文的详细信息
查看相似文献：系统在详细信息页面提供了相似文献的链接。相似文献是与当前文献研究方向、主题、内容相似或者相关的文献。
#热链：
热链是当前文献中某个知识单元的链接导航，通过热链可以链接到各字段相关信息页面。比如基于该文献中作者的热链，可以实现查看该作者的发明的专利，申报的科技成果、发明的专利等。
将期刊按照发行地进行分类，在学术期刊首页选择某一地区后，系统自动列出该地区的所有期刊。
1.2.3 首字母导航
在学术期刊首页列出字母A-Z，选择某一字母，系统自动列出以此字母为首的期刊。
期刊高级检索（期刊论文高级检索）

基于语义词汇的智能搜索系统研究

文件结构解析的主要功能有两方面：一方面可
章描述着重在该词汇概念上，以该词汇会来代表故该文件的特征之一．针对关键词汇出现在标题和段落给予不同的权重值，出现在文件中的各词汇做将统计加权总分，以作为其特征值．词汇的加权总分计算方式如下：汇加权总分＝标题权重 × 标题词
不一致的现象．
（）：ｒ－窭：：：＿：Ｑ・＿：：＿’ ：ｍ＿：：＿：，ｙ
。＿－・・・‘ －－
图１信息搜索系统的模型系统模型主要分成文件所整搜集、件信息提取、分析归纳、文件分类以及搜文索呈现五个部份．
文件识别码．
２２断词处理．
出现次数＋段落权重 × 段落．因此，特征值越高
的词汇越能代表该文件的特征．
３分析归纳
分析归纳是关于分类架构的建立，过统计文通件的特征加以归纳，并分析词汇之间的相关性，构
模糊性与巨量性．以关键字作为依据并不能真正了解使用者的意图，可能出现语义上的差距及搜寻结果远远超过使用者所能查阅的范围，造成搜寻结果的模糊性与巨量性；、以分类目录式搜索的问题二
在于信息管理耗费人力、更新缓慢．这类系统采用人工方式建构分类索引目录以及分类网络文件。虽然达到了分类搜索精确化目的，但是却耗费太多人力资源，并且就不同的人进行分类，能出现分类可

语义网和实用分类系统

2018/10/15 Fudan University 2004
has
Name: Joe Needleman ID: 22345678 Role: Technician AddressID: Address101 Phone number: 217-234-5677 Email: joe@
用XML/RDF 表述知识模型
以知识模型为基础设计系统实施系统设计
实用分类系统的设计、开发、实施过程
12
2018/10/15
语义网第一发展阶段
制定有关标准，为语义网的发展提供基础
– 资源描述框架/可扩展置标语言说明书（RDF/XML Syntax Specification (Revised)） – 资源描述框架词汇描述语言1.0：资源描述框架结构（RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema） – 资源描述框架概要（RDF Primer） – 资源描述框架：概念与定义方式（Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax） – 资源描述框架语义（RDF Semantics） – 资源描述框架检验个案（RDF Test Cases） – 网络实用分类系统语言使用个案与要求（Web Ontology Language (OWL) Use Cases and Requirements ） – 网络实用分类系统语言参照（OWL Web Ontology Language Reference） – 网络实用分类系统语言语义及定义方式（OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax） – 网络实用分类系统语言综述（OWL Web Ontology Language Overview） – 网络实用分类系统语言检验个案（OWL Web Ontology Language Test Cases） – 网络实用分类系统语言指南（OWL Web Ontology Language Guide）以上标准均在今年2月10日通过成为W3C的推荐级标准

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动分类的搜索引擎服务能帮助简化信息搜索，减
少用户自己分类的时间，使合作更容易．基于这种新型自动分类思想，我们设计并实现了一个基于分类语义ｗｗｗ信息检索系统
ＳＣ（ｅｒｈＥｇｎｙｔｂｓｄｏｌｓｅ— ＥＳＳａｃｎｉｅＳｓｍａｅｎＣａｉａｅｓｆｉ
向量空间中的距离，以此作为分类依据．并根据
计算方法的不同可以分为自动聚类和自动归类．自动聚类是采用余弦距离公式计算训练集中每
一
１ＳＣＥＳ信息搜索方法及总体结构
基于ｗｗｗ分类语义的信息搜索作为传统信息搜索技术与ＷＢ语义研究领域的结合，Ｅ已经成为搜索引擎目前的主要研究方向．社会和科技的发展对搜索引擎智能化，的信息存储，高效
பைடு நூலகம்
或称爬行者ＣＡＥ代理体）完成．ＲＷＬＲ、来它通
常从一个“ 口种子集”如用户输入ＵＬＵＲ人（Ｒ、Ｌ种子链接或ＵＬ种子页面）Ｒ出发，过Ｈ＿通１Ｉ
织、规划，ｗｅ而ｂ信息发布者对ｗｅｂ内容的理解直接体现于Ｗｅｂ页面所归属的栏目分类．因
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第２Ｏ卷
第４期
沈
阳化
工
学
院学
报
Ｖｏ．０Ｎｏ４１２．Ｄｅ．０６ｃ２０
２Ｏ１Ｏ６．２
ＪＵＲＮＨＥＡＮＩＳＴＩＩＯＦＣＭＩＡＬＴＣＯＡＬＯＦＳＮＹＧＮＴＩＥＨＥＣＥＨＮＯＬＹｒＯＧ
个领域，其中会有许多内容属于用户根本不感兴
趣的范围．为使因特网用户快速查询其感兴趣的
信息，有必要将分类技术运用到搜索引擎当中．
现有网页分类技术主要有两种方法，一种方法是由人工确定网页属于哪一个类别，另一种方法是以基于特征向量法为主流的网页自动分类技术．
体系，进而完成ｗｂｅ信息的自动归类，从根本上不同于基于特征向量法的网页自动分类技术．自
ｔｎＳｍｎｉ）从底层蜘蛛程序获得相关分类ｉｅａｔｓ，ｏｃ
信息和网站拓扑结构，设计ｗｂｅ信息归类算法，建立逻辑统一的分类体系，并将多项信息分类展示，为用户有效地在ｗｗｗ上搜索信息提供方
便高效的支持．
该文档的特征向景（１＇，）计算向量在ｗ，， …，，Ｉ２
网页分类的传统做法是由人工完成的（如
ＹｈｏＭａｅａ）即由各个领域的专家在看过ａｏ、ｇｌｎ，ｌ网页的内容后，确定属于哪一个类别．这需要投入大量的人力，消耗大量的时间，，而且人工分类的结果会受个人知识结构和利益倾向的影响．例如，ａｏ和ＭａｅａＹｈｇｌｎ的分类结果就不尽相同．ｌ基于特征向量法的网页自动分类技术，即提取网页中权重最大的个关键字或关键词作为
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第４期
马纪颖，：等基于分类语义的ｗｅ信息检索系统ｂ
分析、检索的持续不断的追求，成为这一研究课题的强大促进力．１１ＥＳ中＼＼／．ＳＣ／Ｍ＾信息搜索的基本方法和过＼／
程
１２ＳＳＳ的体系结构．ｌＯ
目，前搜索引擎提供的信息往往远多于用户
向量类别的距离【其缺点是分类准确性较低．，
所需的信息，原因是基于关键词的搜索会返回包
含该关键词的所有网页，些网页往往跨越多而这
一
新近提出的自动分类的搜索引擎服务［是］
种新型的、自动语义匹配、自动抽取主要栏目、二级栏目、模块化的ＷＥＢ应用，并能通过ＷＥＢ被发布、定位和调用．它着眼于网页之间的超链接关系，通过蜘蛛程序获得网站拓扑结构和分类
基本原则：尊重信息发布者对信息的理解．
Ｗｅ信息通常以Ｗｅｂｂ站点的形式聚集，是这ｗｗｗ信息空间中信息组织的重要特点．ｂＷｅ站点通常都是遵循网站设计者（信息发布者）的意图，按照一定的原则对站点层次、目进行组栏
在搜索引擎遍历浏览和下载ＷＥＢ页面系统中，搜索ＷＥＢ并获取页面的任务通常由一个 “ 智能化 ” 的软件—— 网络蜘蛛（ＢＳＩＥＷＥＰＤＲ
种全新的网页自动分类技术引入ｗｗｗ信息抽取领域来解决网上信息有效获取的问题。设计一个
基于分类语义的搜索引擎系统——ｓＳＥｃ系统．通过ｗｅ数据抽取机制以及ｗｅ信息分类技术实ｂｂ
现检索结果的分类和层次化展示，使得用户快捷地从ｗｗｗ上获取所需信息．关键词：信息检索；分类语义；ｗｅｂ数据抽取机制；层次化展示中图分类号：Ｇ５．３４２文献标识码：Ａ
个向量与待分类向量的距离，然后选取ｋ个
最近距离进行综合分类… ；自动归类是先构成类别向量，然后以向量的内积计算待分类向量与
收稿日期：２０ —１ — ９０５２１
作者简介：马纪颖（９５，，宁辽中人，１７一）女辽讲师，硕士，主要从事信息检索和信息集成的研究
文章编号：１００４—４３（０６００００６９２０）４３０５
基于分类语义的Ｗｅｂ信息检索系统
马纪颖，肖明霞
（阳化工学院，宁沈阳１０４）沈辽１１２
摘
要：在海量数据空间中快速、准确地获取用户所需Ｗｅ信息成为检索系统研究的焦点．ｂ将一