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基于概率统计的语义网构建的研究与实现

孙美玲

   在现实生活中的万维网,我们所能看到的仅仅是存储在网络中的资源,电脑只是连接各个网页的桥梁,计算机有的时候不能完全按照使用者的需求来搜索信息,很多情况下搜索到的内容不是使用者想要的。语义网(Semantic Web)的出现,恰好解决了这一难题,它可以使电脑搜索到的资源正好是搜索者想要找的,并且提供用户更准确的搜索结果。于是语义网得到越来越多人的关注,因此构建语义网的相关研究已经成为热点。 隐马尔科夫模型(HMM)越来越多的被应用于计算机方面,人类经常从生活中频繁出现的事情中总结出它的发展规律。HMM是应用现在已有的数据推测出将来的一种推测方法,利用学习已有数据,推测现已存在的结论成立的概率模型。 本文通过对语义网和概率统计这两项技术的研究,将这两方面的技术结合,提出了基于概率统计构建语义网的方法。概率统计方法中主要应用隐马尔科夫模型,将隐马尔科夫模型的三个算法应用到语料库中,使计算机能够自动构建语义网。利用隐马尔科夫模型计算出词与词之间的状态转移概率矩阵,并用计算出的概率值自动建成带有概率注释的有向无环图。在构建语义网模型中对各项数值进行了大量的训练,同时在用OWL的表示中,也充分考虑了概念之间的层次结构关系,使其利用已构建的有向无环图自动建成语义网。……   
[关键词]:有向无环图;隐马尔科夫模型;OWL;语义网
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:沈阳工业大学2010年