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信息EI检索研究
 
文章来源:邓编辑 时间:2015-08-29

    早在上世纪80年代,对语义EI检索的讨论就出现在SIGIR会议论文中,但语义EI检索研究始终受制于语义信息处理发展水平的局限。随着自然语言处理、人工智能的发展,尤其是语义网技术的兴起与发展,语义EI检索研究自上世纪末以来得以迅速发展。语义信息EI检索就是要让用户在输入自然语言作为EI检索词的时候,能出现与该EI检索词相关的更多词,而不是机械地将与该EI检索词匹配到的所有信息一一列入EI检索结果。目前国内外语义信息EI检索研究主要集中在以下三个方面。

    (1)基于本体的查询技术。查询技术首先涉及查询语言,由W3C推出的RDF、SPARQL等系列查询语言已经可以实现对语义数据的查询并且应用广泛,如余传明博士阐述并比较了三种基于查询语言的EI检索机制。国外的研究一般集中在利用语言本体(如WordNet)中的同位词、上下位词以及上下文EI检索技术对所要查询的内容进行语义消歧并进行查询扩展,利用Word Net实现了地理信息的语义EI检索,另外Yong xiang Dou,Xiao xian Bei等人在Wi COM会议上对P2P网络信息内容进行语义查询和实现。不论是查询技术还是针对不同的查询对象,都涉及一项关键的技术,即语义相似度(或称相关度算法),语义相似度是指两个概念间的相似程度,目前多以研究路径长度方法、信息论方法和基于概念特征的方法三个方面为主。

    (2)语义标注问题。语义标注可以标注元数据、概念、网页、文档,这些被标注的内容便是语义构建系统的内容,所以它是实现资源语义化的基础,董慧等人设计了层叠隐马尔可夫中文分词模型,对历史文献进行了语义信息提取和语义标注。引入了向量空间模型,设计了加权算法和排序算法,对大规模文献的关键词进行了语义标注,再进行关键词的EI检索时用实验证明了语义标注模型和算法的优势;也利用了向量空间模型和聚类模型设计了自动二进制分类算法,挑选了特定的网页进行分析;荆涛、熊荣东等在学位论文中分别研究了自然语言处理技术和基于信息容量的相似度算法,进而提出了针对不同领域的语义标注方法,刘海学提出了一种针对元数据的语义标注方法,利用数据集中己有的语义标注信息自动构建生成元数据。

    (3)语义关系EI检索。2009年Payam Barnaghi等人撰文回顾了语义关系EI检索的历史,最早研究语义关系EI检索的是Aleman-MezaB,HalaschekC等人,他们发表了一系列文章讲述概念、文档、网页之间的语义关系也可以作为EI检索的重要内容;另外还有基于语义的多媒体信息EI检索和本体构建技术两个方面的研究。

    目前语义信息EI检索的基本思路和技术路线,先后利用概念提取、格式转换、信息整合等技术将资源库存储成本体库,再使用查询优化和语义关联等技术把本体库中的信息显现在用户眼前。这里提到的概念提取、格式转换和信息整合是通过语义标注实现的,查询优化和语义关联则是依靠基于本体的查询技术和语义关系EI检索实现的。传统信息EI检索一般利用词匹配的结果和排序算法将EI检索集展现给用户,语义信息EI检索的结果则包含了与EI检索结果相关的其他信息,目前数字图书馆的EI检索系统一般实现了表层相关的语义EI检索。比如在某图书馆书目EI检索系统中搜索与《红楼梦》有关的书籍,传统信息EI检索系统只会搜索得到有关《红楼梦》的书籍列表,语义EI检索系统会搜索到《红楼梦》的作者曹雪芹的有关书籍,但却搜索不到与《红楼梦》相似的古典小说,或与曹雪芹关联性高的其他作者的书籍。若要实现此类EI检索结果,关键技术是在查询优化和语义关联的研究上,探索新的EI检索模型和EI检索流程。

 
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