基于语义互补推理的文献隐含知识的发现方法研究
文献知识发现已经成为解决海量信息检索难题的突破技术.但是目前的文献知识发现方法是基于词袋法的矢量空间模型方法.这类方法具有词汇元素之间语义无关性的先天不足,不能有效地发现文本之间存在的大量潜在知识.提出一种基于主谓宾(S,P,O)结构的最小知识单元表示及其语义推理的中文文献知识发现方法,避免了传统的文献知识发现方法的不足,并在此模型的基础上提出了一种推理算法,其能有效地发现文本中的潜在知识.经过实验证明,该方法与传统的文献知识发现方法相比有效地提高了潜在知识发现的正确率.
文本知识发现、语义互补推理、知识单元挖掘
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TP311(计算技术、计算机技术)
2014-07-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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