检索结果相关分组
- 茶学本体学习中的概念抽取
- 作者： 程波波 张友华 李绍稳 辜丽川 朱利君 来源：计算机系统应用 年份：2010 文献类型 ：期刊 关键词： 概念抽取 茶学词典 统计算法 本体学习
- 描述：提出了一种基于茶学词典和统计算法相结合的茶学知识概念抽取方法。该方法以茶学词典为基础,首先对非结构化数据源进行中文分词处理,然后采用两种统计算法对分词结果进行概念抽取。通过使用丰富的茶学词典来降低统计算法时间复杂度,提高了中文分词和概念抽取的精度和效率。实验结果表明,词库的丰富程度决定了概念抽取的效果,可以通过不断丰富词库,进一步提高概念抽取精度。
- 基于本体的茶树虫害智能诊断系统研究
- 作者： 吉喆 来源：安徽农业大学 年份：2010 文献类型 ：学位论文 关键词： 推理 诊断 本体 茶树虫害
- 描述：本体(Ontology)作为一种能够在语义和知识层次上描述信息系统的概念建模工具,自被提出以来就引起了国外许多科研人员的关注,并在知识工程、数字图书馆、软件复用、信息检索和Web异构信息的处理、语义Web等众多领域得到了广泛的应用。本文将本体引入到茶学领域,以茶树领域知识为背景,尝试构建茶树虫害领域本体,并把它作为茶树虫害诊断中有力的语义工具,使得茶树害虫领域概念能够有着明确唯一的定义,在人和机器之间达成一种共识,促进人机交流。本文研究重点解决茶树虫害智能诊断系统中的两个关键问题——茶树虫害诊断本体的概念
- 基于文本的茶学本体学习方法研究
- 作者： 程波波 来源：安徽农业大学 年份：2010 文献类型 ：学位论文 关键词： 概念抽取 关系抽取 本体学习 茶学病虫害
- 描述：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