基于文本的茶学本体学习方法研究

【类型】学位论文

【作者】程波波 

【关键词】 概念抽取 关系抽取 本体学习 茶学病虫害

【学位授予单位】安徽农业大学

【学位年度】2010-01-01

【学位名称】硕士

【分类号】TP391.1

【导师姓名】张友华

【摘要】自从“语义万维网”概念被提出之后,对本体的研究越来越广泛,本体作为知识规范与表示的有力工具,被广泛应用于Semantic Web、搜索引擎、知识获取、知识表示等领域。随着本体的广泛应用,本体建模也成为研究热点。本体学习是通过利用机器学习、自然语言处理及数理统计等方法和技术自动半自动构建本体,其目标致力于解决本体构建效率问题、构建本体质量问题。本体学习为大规模领域领域本体,实现语义网具有重要意义。本文主要研究基于文本的茶学本体学习,论文以茶学病虫害数据源为对象,研究面向中文文本的本体学习方法和技术,重点研究

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