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基于本体概念的矢量检索模型研究


□ 聂 卉 龙朝晖

  〔摘要〕针对传统矢量空间模型文本特征值的计算,给出将文本的评价由基于语法的词条空间转化为概念空间的方法和策略:基于领域本体,依据本体概念间的各种关联,先以一定的映射规则,将词条映射到领域的概念术语空间;然后用概念统计和语义归纳替代传统的词频统计,从概念语义的层次计算文本的特征矢量。实验证明,基于本体概念的矢量检索模型能够有效地表达文本的语义内容,获得更好的检索效果。

  〔关键词〕本体 概念检索 矢量检索模型

  〔分类号〕TH18

  Research on Vector Retrieval Model Based on Ontology Concept

  NieHui

  Department of Information Management, Sun Yat-sen University, Guangzhou510275

  LongZhaohui

  Lingnan College,Sun Yat-sen University, Guangzhou510275

  〔Abstract〕For obtaining a document's feature value of vector space model, this paper pust forward an approach for evaluating document's feature value, which is not based on term space but concept space. This methodis supported by field ontology, and the words of document are firstly mapped to the ontology concept space according to the relationships of each other. Then, unlike normal statistical methods, the weight of term is carried out in terms of thematic conceptual vector retrieval model.Since document's feature vector is constructed in the light of semantic content of Doc, the experiment results indicate that the performance of concept VSM is better than normal VSM.

  〔Keywords〕ontologyconceptual retrievalvector retrieval model

  1引 言

  目前文本检索最常用的是基于关键词的矢量空间模型,该模型利用出现在文本中的某些关键词语及表征关键词重要性的权值构成矢量,表达文本与查询需求的语义内容[1],并采用矢量内积计算文本特征矢量与查询矢量间的相似度,以此给出中选文本的排序。

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