语义搜索引擎Smartch的设计与实现(英文)

为了将推理与文本检索有效融合起来,提出了一种包含多类型查询的语义搜索引擎体系结构,在此基础上设计并实现了语义搜索引擎系统Smartch.Smartch基于合理的推理流程和图形化定制过程,提供4种形式的搜索服务,分别是基本搜索、概念搜索、图形化定制搜索及关联关系搜索.实验结果表明语义搜索引擎Smartch和传统搜索引擎相比,在本体推理的基础上,查全率和查准率上有一定的提高,图形化定制查询可准确定位用户需查询的概念,关联关系搜索可发现概念之间存在的复杂关系,Smartch实现了一定程度的智能搜索.

基于语义搜索引擎的学科知识服务研究——以GoPubMed为例

大数据环境下,人与大规模数据量之间的交互成为重要议题。从语义层面进行知识组织、挖掘和服务是学科知识服务转变的必然要求。生物医学领域的GoPubMed是基于GO本体和MeSH主题词表的语义检索工具,本文介绍了GoPubMed的工作原理与关键技术,通过一个检索案例展示了其知识分类、计量与导航的服务功能。最后,从基于学科本体的知识组织、基于语义挖掘的知识发现和面向主题的知识可视化三个角度总结GoPubMed对学科知识服务的启示。

基于语义的旅游信息搜索引擎

在分析传统检索技术存在的问题基础上,采用Ontology技术结合传统搜索技术构建了一个基于语义的旅游信息搜索引擎,提出新的本体构建方法,给出了构建旅游信息领域本体的过程。根据用户的搜索需求定制规则,使用Jena的推理机制,通过规则对旅游信息本体进行语义访问与逻辑推理,提供更为灵活、有效的检索方案,向用户提供智能化、知识化服务,提高了搜索引擎的查准率和查全率。

一种基于语义理解的元搜索引擎的研究

通过对查询短语的结构分析,发现查询短语通常由关键词和特征词构成。特征词是对网页内容的概括,它预示着网页中包含一组特定的特征词条。基于该思想建立了面向Web网页内容的特征库。以元搜索引擎为研究对象,研究了以Web网页内容特征库为基础实现对查询短语进行语义理解的方法,提出了相关度级别的算法,对库中已收入的特征词进行了查询测试,查准率为86.7%。实验表明,该模型基本实现了对查询短语的理解,对提高搜索引擎的查准率有显著的效果。

语义搜索引擎概念模型

语义搜索引擎作为未来的万维网搜索引擎,将不仅仅基于关键词检索,而是能够理解Web页面的内容,并进行逻辑推理来完成复杂的查询任务,最终返回精确的结果。对语义Web和搜索引擎技术进行了简要介绍,提出一种语义搜索引擎概念模型,并对其构成模块及模块间的互操作进行了描述,最后对概念模型具体实现上的关键技术进行了简要说明。

基于语义的生物学专业搜索引擎设计

在分析生物学数据的特点、生物学家的检索需求和通用搜索引擎的局限性的基础上,引入语义树的思想,提出一种以XML作为数据接口的、基于语义的生物学专业搜索引擎的设计方案,从而为生物学研究工作者提供了一个专业的、个性化的海量信息检索工具.

基于语义网的智能搜索引擎在数字图书馆中的应用

针对数字图书馆现有搜索引擎检索所出现的检索结果无论是在召回率还是在精确度上都不能令人满意的问题,运用语义网理论和智能搜索引擎相关性理论,指出查全率和查准率不高的原因,并提出一种基于语义网的智能搜索引擎来改善查全率和查准率。

基于语义Web服务的分布式服装搜索引擎系统设计

从电子商务环境下服装供应链管理的需求出发,分析了目前服装搜索引擎存在的问题,提出了基于语义Web服务的分布式服装商品搜索引擎系统模型,并讨论了它的体系结构。介绍了基于Ontology Web Language(OWL)的服装本体设计模型及其语义描述方法。分析了服装搜索引擎的基本功能及分布式环境下的Web Services(WS)合成。理论分析和实例原型说明了基于服装语义树的搜索引擎多关键词搜索效率明显高于全文搜索引擎。

专业化的语义智能搜索引擎GoPubMed

GoPubMed是德国2006年创建2008年成熟推出对PubMed进行语义智能检索、分类导航和深度开发的体现崭新思维的网络检索工具,也是一种对检索结果进行多维统计分析的软件。通过它用户可以节省90%以上的网上搜索时间,检索者可以很快了解检索到文献的概貌和该研究领域的研究态势,如论文作者的研究轨迹、论文的年度分布、全球核心作者及核心期刊、合著者可视化关系网络图以及作者分布世界地图等等。

基于语义联想的中文图像搜索引擎——构想与实验

在分析了目前主流中文图像搜索引擎研究和开发的优点和缺点基础上,结合实际开发经验,提出一个基于语义联想的中文图像搜索引擎的构想。在图像内容信息表示上充分利用相关的文本信息。系统通过分析用户的检索行为记录,自动发现词间关系,并用知识库的方式来组织和存储图像信息,达到语义联想的功能。

基于语义理解的智能搜索引擎的研究

通过对查询短语的结构分析,认为查询短语通常由关键字和特征词构成。特征词是对网页内容的概括,它预示着网页中包含一组特定的特征词条。基于此思想建立了面向Web网页内容的特征库,研究了以Web网页内容特征库为基础实现对查询短语进行语义理解的方法,提出了相关度级别的算法,对库中已收入的特征词进行了查询测试,查准率为86.7%。实验表明,该方法基本实现了对查询短语的理解,对提高搜索引擎的查准率有显著的效果。

语义Web环境下文献搜索引擎功能的研究

基于解决传统信息检索技术的搜索引擎在处理用户提交的关键字时,将含有关键字的页面返还给用户,与用户需求无关的网页也一并返还这一问题的目的,采用了在语义网环境下设计文献搜索引擎进行检索的方法,通过对语义网文献检索系统的设计与实现的试验,得出语义网可将用户提供的关键字进行逻辑理解,实现更加精准的搜索功能的结论。

基于语义Web的搜索引擎研究

传统搜索引擎是基于关键字的检索,然而文档的关键字未必和文档有关,而相关的文档也未必显式地包含此关键字。基于语义Web的搜索引擎利用本体技术,可以很好地对关键字进行语义描述。当收到用户提交的搜索请求时,先在已经建立好的本体库的基础上对该请求进行概念推理,然后将推理结果提交给传统的搜索引擎,最终将搜索结果返回给用户。相对于传统的搜索引擎,基于语义Web的搜索引擎有效地提高了搜索的查全率和查准率。

基于ontology的语义搜索引擎研究

在分析搜索引擎的基础上,提出了一种基于ontology的语义搜索引擎系统设想。这个搜索设想不仅能实现关键词的检索,还能让机器理解Web页面的内容、进行语义推理、完成更繁杂细致的搜索任务。将对于提高Web的查全率和查准率有一定的参考意义。

基于语义Web的搜索引擎研究

在分析传统Web搜索引擎的基础上,提出了一种具有语义功能的搜索引擎设计方案;介绍了该语义搜索引擎的实现思路及要解决的关键问题;最后为了缓解查准率和查全率的矛盾问题搭建了一个语义网络模型。基于语义Web的搜索引擎作为一个新的研究方向,对于提高Web的查全率和查准率有一定的参考意义。

基于语义的垂直搜索引擎搜索策略研究

本文对当今垂直搜索引擎的搜索策略进行了分析比较,在深入分析了主题页面在Web上的分布特征和现有搜索策略的基础上,提出了一种结合语义进行搜索的搜索策略,使用主题语义网络对链接进行内容上的评价和结构上的预测,以此为根据进行搜索。实验结果表明,该搜索策略相对于传统搜索策略体现了内容更符合专业搜索引擎搜索意图,搜索速度更快的特性。

基于语义理解的智能搜索引擎的研究

目前网络上的搜索引擎主要是基于关键词索引查询技术设计的,这种技术的搜索范围很大,但由于关键词难以表达丰富的概念,导致查询效率很低。而基于语义理解的智能搜索引擎解决了传统搜索引擎中"忠实表达"和"表达差异"的问题,极大的提高了查找效率。基于语义理解的智能搜索引擎必将成为未来的研究热点。

基于词语同现的语义搜索引擎

搜索引擎已经成为我们访问互联网的主要入口,但是搜索引擎的返回信息准确率低已经成为我们有效利用网络资源的一个主要障碍。理解用户的输入语义,并能返回准确的信息的语义搜索引擎一直是人们的期望,也是近几年研究的热点。本文基于语义表达的基本原理,利用自然语言中处理词语语义歧义的重要手段——词语同现,构造词语同现矩阵,设计具有语义理解能力的搜索引擎,并通过实验证明可以很好的理解用户的输入,提高返回信息的准确率。

一种基于领域的语义搜索引擎模型SSEM

Internet已成为全球最丰富的数据源,数据类型繁杂且动态变化,如何从中快速准确地检索出用户所需要的信息是一个亟待解决的问题。传统的搜索引擎基于语法的方式进行搜索,缺乏语义信息,难以准确地表达用户的查询需求和被检索对象的文档语义,致使查准率和查全率较低且搜索范围有限。本文对现有的语义检索方法进行了研究,分析了其中存在的问题,在此基础上提出了一种基于领域的语义搜索引擎模型,结合语义Web技术,使用领域本体元数据模型对用户的查询进行语义化规范,依据领域本体模式抽取文档中的知识并RDF化,准确地表达了用户的查询语义和作为被查询对象的文档语义,可以大大提高检索的准确性和检索效率,详细地给出了模型的体系结构、基本功能和工作原理。

基于语义关系对的SVG图形搜索引擎

个性化图形搜索打破了传统的查询方式搜索,将基于关键词的查询方式转变为基于图形的查询方式,使图形的查询具有一定的语义关系,查询结果也更加准确。该文给出一种基于语义关系对的SVG图形搜索引擎。目前大多数浏览器不直接支持SVG图形,但通过该文提出的SVG图形解析器和SVG图形显示器可以对网络上的SVG图形进行检索和显示。