【摘 要】
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语义WEB(Semantic Web)向我们展示了下一代WEB的可能的架构.在这个架构中,机器将可以理解WEB中的信息.我们的研究工作的目标是在拥有领域Ontology的情况下,在普通的HTML格式
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语义WEB(Semantic Web)向我们展示了下一代WEB的可能的架构.在这个架构中,机器将可以理解WEB中的信息.我们的研究工作的目标是在拥有领域Ontology的情况下,在普通的HTML格式的网页中嵌入机器可以理解的信息.我们当前研究工作的重点是从现有的普通网页中抽取领域Ontology中定义的概念和关系的实例.该文提出了一种新的,用于识别网页间关系(一种关系实例)的方法.其基本思想是:综合考虑网页内容和网页间的超链接(Hyperlink)关系,利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),通过训练,发现隐含的识别模型,进而实现网页间关系的识别. 基于上述思想和工具,我们实现了一个原型系统:ARROW系统.ARROW系统是一个综合平台,整合了训练、测试和网页关系识别3个功能.它提供了一个友好的界面供用户训练识别系统.在这个系统中,用户可以测试识别模型,测试结果将以直观的方式显示给用户.在实际应用中,ARROW系统可以作为后台程序,用于网页关系的识别.在该文中,对于ARROW系统的设计、实现和工作过程做了一个简明的介绍,同时,给出了我们获得的一些初步的实验数据.
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