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基于递归概念图的文本检索模型研究
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:《情报学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] G354.4[文化科学—情报学]
  • 作者机构:[1]上海交通大学计算机系,上海200240
  • 相关基金:国家自然科学基金资助重大项目《非规范知识的基本理论和核心技术》(No.60496326)研究成果之一.
中文摘要:

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言。但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难。为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa概念图的递归扩展。然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法。在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势。

英文摘要:

Sowa proposed an abstract model, Conceptual Graph, in 1984, which is a knowledge representing language based on linguistics, psychology, and philosophy. But it is difficult to describe the semantic meaning of chunks and the combined computation of semantic units with his relatively simple definition. In order to provide support for the combined analysis of chunks and intensify the form of Conceptual Graph, we put forward a formal description of Recursive Conceptual Graph, which could be easily adapted to the automatic analysis of natural languages and it can be regarded as a recursive extension of Sowa's Conceptual Graph. And then we apply it to the indexing of texts in region of text retrieval, and meanwhile propese a matching algorithm. In the experiment, Conceptual Retrieval have quite a obvious advantageous over Boolean Retrieval.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778