【摘 要】
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为提高本体在海量web中概念学习效果,提出基于仿射传播算法的本体学习框架,框架设计基于文本解析、相似度计算、概念抽取等过程获得概念列表.系统将抽取的语义和结构相似的术
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥学院网络与智能信息处理重点实验室,中国科学院合肥智能机械研究所智能计算实验室
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为提高本体在海量web中概念学习效果,提出基于仿射传播算法的本体学习框架,框架设计基于文本解析、相似度计算、概念抽取等过程获得概念列表.系统将抽取的语义和结构相似的术语作为数据点,通过算法迭代数据点之间的信息传递,直到生成高质量的样本集合,所有的样本集合组成学习的本体.实验证明,查准率和查全率都有较好的效果,方案具有可行性.
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