利用自动构建语义本体来实现查询扩展

最新推荐文章于 2025-08-19 09:39:01 发布
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#扩展 #java

本文提供了图情学术领域的趋势搜索、本体浏览及概念联系的网址资源。为了正常浏览这些资源，用户需要安装Java运行环境（JRE）。文中列出了获取JRE的官方下载链接。
知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能
微学AI的博客
04-22 1708
大家好，我是微学AI，今天给大家讲一下知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能。基于知识图谱的语义搜索功能是一种能够理解用户意图、并根据语义关系在知识图谱中进行查询的搜索方式。相比于传统的文本搜索，它可以更准确地回答用户的问题，提高搜索效率和搜索质量。
图情方向语义本体的自动构建
leeshuqing的专栏
06-06 1115
利用引文和共现规律，可以有效的自动构建语义本体  利用图情专业方向论文的关键词，可以得到他们之间的共现强度关系 
klmap:【中国软件杯全国一等奖获奖作品】一个基于vue、d3.js实现的民航知识图谱，并实现语义查询
05-27
klmap 项目简介 本项目属于2020届软件杯参赛作品，选题为A组赛题第二批的“构建民航业知识图谱并实现语义查询 ”。 开发技术： vue d3.js
知识图谱与自然语言处理的结合：实现语义搜索
AI天才研究院
01-25 1322
1.背景介绍 知识图谱与自然语言处理的结合：实现语义搜索 1. 背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解、处理和生成人类自然语言。知识图谱(Knowledge Graph，KG)是一种结构化的数据库，用于存储实体和关系之间的信息。知识图谱与自然语言处理的结合，可以实现语义搜索，提高搜索结果的准确性和相关性。 语义搜索是一种基于用户查询的搜索方法...
41、体育领域基于本体的语义信息检索自动查询扩展
m5n6o7的博客
07-25 36
本文探讨了基于本体的语义信息检索方法在体育领域的应用，提出了一种通过构建体育领域本体和语义查询扩展技术来提高信息检索准确性和相关性的解决方案。文章介绍了相关工作、提出的架构、查询扩展方法、操作步骤、技术优势及未来发展方向，为克服传统关键词搜索的局限性提供了新的思路。
基于肝炎本体的语义查询扩展系统
04-11
Thessaloniki》的研究论文，该文主要介绍了利用本体论（Ontology）技术构建和查询肝炎相关的本体，并通过语义相似性计算的方法来提高查询扩展的准确度。以下是对该文知识点的详细解读： 本体论（Ontology）概念的...
40、本体构建与查询扩展技术解析
最新发布
python9snake的博客
08-19 39
本文详细解析了本体构建与查询扩展技术，重点探讨了如何通过本体查询重构提升信息检索的准确性。文章介绍了查询扩展中的关键问题和解决方案，并深入分析了系统架构、逻辑形式构建、候选本体条目提取流程以及本体一致性评估方法。通过多个数据集的实验评估，验证了本体构建对搜索相关性的显著提升。最后，文章总结了关键要点，并展望了本体技术在不同领域的应用前景。
基于语义本体的单词查询系统的实现与研究
05-16
本系统的核心是利用语义本体来增强词汇的理解和匹配，从而提高查询的精确度。语义本体是一种形式化的知识表示方法，它描述了概念、属性和实体之间的关系，为计算机理解和处理自然语言提供了可能。 在"基于语义本体...
论文研究-基于字典的半自动常识本体构建.pdf
07-22
基于字典的本体构建方法将字典给出的常识性知识作为本体的来源，并结合基于自由文本的本体扩展机制，从概念的解释中抽取其属性关系，半自动地构建和扩展常识本体。实验表明，该方法能够在自动化程度较高的基础上，...
[知识图谱实战篇] 七.HTML+D3实现关系图谱搜索功能（源码）
02-15
本文主要增加了一个搜索功能，通过该搜索框能展示搜索节点的相关内容，同时在张老师的基础上增加搜索节点相关联的边及节点。前面作者讲解了很多知识图谱原理知识，包括知识图谱相关技术、Neo4j绘制关系图谱等，但仍缺少一个系统全面的实例。为了加深自己对知识图谱构建的认识，为后续创建贵州旅游知识图谱打下基础，作者深入学习了张宏伦老师的网易云课程（星球系列电影），并结合自己的理解和技术分享了该系列专栏，从数据采集、数据展示、数据分析到知识图谱构建，文章后续还会讲解中文数据的实体识别、关系抽取、知识计算等。 --------------------- 作者：Eastmount 来源：优快云 原文：https://blog.youkuaiyun.com/Eastmount/article/details/87270150 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
Supply Chain Management- Strategy, Planning and Operations (Third Edition).pdf
10-07
1.将战略管理的思想与供应链管理的实际运作有机结合在一起，将供应链的设计、规划和运作统一考虑。2.提出了供应链绩效的六个驱动因素:设施、库存、运输、信息、采购和定价，并以这六个驱动因素为主线，提供了全面而系统的供应链管理知识。 3.实用性强，介绍了多种定量分析工具和解析方法。
owl本体构建方法的研究
03-24
用owl构建本体,oWL是专门为基于Web的应用设计的
python构建知识图谱_媒体知识图谱的构建简析
weixin_39853863的博客
12-19 472
知识图谱是反映实体间、实体与属性间关系的网络，是它们基于知识的关联，是对于海量数据的一种有效的组织方式和利用手段。现有代表性的知识网络有Wordnet、DBpedia、Freebase、NELL(Never Ending Language Learning，永不结束语言学习)、YAGO和谷歌知识图谱等。其共同点是均基于单一文本进行构建。根据知识来源与顶层概念设计理念，现有数据驱动的知识图谱构建的研...
人工智能：python 实现 第十章，NLP 第七天，构建语义分析器
聂雄超的博客
02-27 2483
构建语义分析器语意分析是确定给定文本片段的语意的过程。例如，它能够被用来确定一个电影评论是积极还是负面的 。这是自然语言处理用的最广的一个应用。我们也能够根据手头的问题添加更多的类别。这种技术被广泛的使用去获取人们对一个特定的产品，牌子或主题的感觉。它被频繁使用来分析市场活动，选举投票，社会媒体形象，电子商务网站的产品评价等等。那如何确定影评的语意呢？我们将使用朴素贝叶斯分类器来构建分类器。我们首...
python建立数据库并搜索_从零开始搭建一个小型知识图谱，并实现语义搜索和KBQA功能...
weixin_39618956的博客
02-10 576
Z_knowledge_graph从零开始的知识图谱生活简介为了构建中文百科类知识图谱，我们参考漆桂林老师团队做的zhishi.me。目标是包含百度百科、互动百科、中文wiki百科的知识，千万级实体数量和亿级别的关系数目。目前已完成百度百科和互动百科部分，其中百度百科词条4,190,390条，互动百科词条4,382,575条。转换为RDF格式得到三元组 128,596,018个。存入 neo4j中...
构建民航业知识图谱并实现语义查询
ShawnHu的博客
01-13 3862
CivilAviation Q&A 根据民航业年度公报（年报）构建民航业知识图谱并实现语义查询。 项目地址：https://github.com/ShawnHXH/QA-CivilAviationKG 平台 Windows 10 x64 Python 3.7 Neo4j community 3.5.20 运行 确保安装所需依赖 pip install -r requirements.txt 注：python-Levenshtein 如果安装不成功，则可以下载对其进行离线安装。 构建
南京地区图情方向学者的兴趣相似度
leeshuqing的专栏
02-05 4150
根据基于领域本体的向心权值扩散策略，可以对异构用户个性化本体的相似度进行计算   我们抽取了第一作者为南京地区的共计5438篇图情方面的文献，其中有作者2392人，其中发文数量大于10篇的有55人。对于这些作者而言，他们拥有足够多的文献数据，所以我们可以利用每位作者所发文献的关键词来表示他们各自的研究兴趣。 每个作者的初始用户个性化模式构造方法说明如下：首先抽取每个作者的每篇所发文献，抽取每
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