面向農(nóng)業(yè)領域的本體學習建模研究.pdf

1、本體——是一種用來描述概念以及概念間關系的模型，自提出以來就成為研究的熱點，并在知識工程、信息檢索、Web異構信息處理和語義Web等方面得到了積極的應用。作為本體研究的一項基礎性工作——本體建模，已經(jīng)在眾多領域得到廣泛的關注。但傳統(tǒng)的手工本體建模是一項耗時費力的繁雜工作，因此利用本體學習技術研究本體的自動或者半自動建模就顯得十分必要。
　　 本文針對農(nóng)業(yè)領域本體手工構建中存在的問題，以茶學領域知識為研究對象，重點解決農(nóng)業(yè)領域本體

2、學習建模中的三個關鍵問題——農(nóng)業(yè)領域概念的提取問題、農(nóng)業(yè)領域概念間分類關系以及非分類關系的提取問題，提出了面向農(nóng)業(yè)領域的本體學習建模理論與方法，開發(fā)出面向農(nóng)業(yè)領域的本體學習建模原型系統(tǒng)。
　　 論文研究的主要內(nèi)容及取得的成果如下：
　　 ①提出了農(nóng)業(yè)領域本體概念自動提取的理論與方法。通過中文分詞的方法對農(nóng)業(yè)領域語料進行初步切分，利用互信息技術對字串集合中關聯(lián)緊密的詞語進行合成，基于領域相關性判斷篩選出與農(nóng)業(yè)領域相關的概念

3、詞語，形成農(nóng)業(yè)領域本體的概念集合；
　　 ②提出了農(nóng)業(yè)領域概念間分類關系提取的理論與方法。通過構建廣義后綴樹從概念集合中提取合成詞概念間的分類關系；利用層次聚類的方法從概念集合中提取非合成詞概念間的分類關系；
　　 ③給出了農(nóng)業(yè)領域概念間非分類關系提取的理論與方法。運用基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的方法獲取相關概念對，提取農(nóng)業(yè)領域概念間的非分類關系。
　　 ④開發(fā)了面向農(nóng)業(yè)領域的本體學習建模原型系統(tǒng)。研究在Eclipse平臺