【摘 要】
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在语义技术及其应用中,本体学习是一个研究热点,而领域概念筛选则是本体学习的基础。对于领域概念筛选问题,领域一致度与领域相关度相结合的方法效果较好,却也存在信息描述不
【机 构】
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重庆大学软件学院,重庆大学数学与统计学院,重庆大学信息与网络管理中心
【基金项目】
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重庆市科委自然科学基金计划重点项目（CSTC,2011BA2022）资助
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在语义技术及其应用中,本体学习是一个研究热点,而领域概念筛选则是本体学习的基础。对于领域概念筛选问题,领域一致度与领域相关度相结合的方法效果较好,却也存在信息描述不全的缺点,因此提出了一种针对此问题的改进的领域概念筛选算法。通过计算候选概念之间的语义相似度,识别出低频的具有同义关系和整体-部分关系的词语集,过滤掉部分冗余概念,然后采用改进的领域相关度和领域一致度相结合的公式进行筛选。实验表明,该方法提高了领域概念筛选的有效性。
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