基于 Web 的蔬菜领域本体概念和分类关系学习方法研究
杜亚茹
孙琛
赵明
1.中国农业大学信息与电气工程学院 北京 1000832.中国农业大学信息与电气工程学院 北京 1000833.中国农业大学信息与电气工程学院 北京 100083
摘要：本体学习是当前本体研究的热点之一。概念的抽取和分类关系的构建是本体学习的关键。领域概念的分类方式很多，如何根据不同的应用目的，生成合适的分类结构，是当前本体学习系统应该着重考虑的问题。论文提出了一种有指导的领域本体概念体系结构学习方法，该方法以中文 Web 上蔬菜领域非结构化文本为语料，将浅层句法分析等语言学方法与 TFIDF 和 C‐值等统计学方法相结合进行概念抽取；在分类关系抽取时，基于目标本体的已知一个分支，采用余弦距离计算概念与已知分支概念的语义距离，并结合概念之间的共现频度来确定层次及上下位关系。与目前中文本体的代表性方法相比，文中提出的方法在查全率和查准率方面有明显的提高。
关键词：蔬菜本体学习概念分类关系
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1761-1766,1785 )
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