基于非结构化数据的本体学习研究

• 作者: 刘大昕 张万松 王念滨 王红滨
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语义网 本体 本体学习 种子概念 模式
• 年，卷（期）: 2008,（26）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TP182
• 字数: 5311字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.26.009

摘要

语义Web的创建需要一套共同的标准概念体系,即本体(Ontology).而现在本体的构造手段仍然是以手工构造为主,效率和准确率都非常低,很容易导致知识获取的瓶颈.近年来,自动创建领域本体可以克服手工方法的不足,成为当前的研究热点之一;本体学习是自动或半自动构建本体的一系列方法和技术.提出了一种利用知网,基于非结构化数据的特定领域概念及其之间关系的提取算法,从军事领域选取4个种子概念:舰、导弹、机和炮,并通过实验测试了该算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王念滨	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	24	263	9.0	15.0
2	刘大昕	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	116	1114	18.0	27.0
3	张万松	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	18	104	5.0	9.0
4	王红滨	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	20	115	7.0	9.0