1) semantic retrieval
语义检索
1.
Ontology-based semantic retrieval for legal information;
基于本体的法律信息语义检索
2.
Research on domain ontology-based semantic retrieval model of learning resources;
基于领域本体的学习资源语义检索模型
3.
Ontology-Based Domain Resource Semantic Retrieval;
基于本体的领域资源语义检索研究
2) Semantic Search
语义检索
1.
Ontology-based semantic search over relational databases.;
基于本体的关系数据库语义检索
2.
Proceeding from the definition of semantic search, this paper discusses the basic principles of how to endow information input, information organization and searching result with semantic meaning.
本文从一种新的检索方式——语义检索的定义出发,讨论了对检索入口、信息组织和结果输出赋予语义的基本原理。
3.
On the platform of Jena,semantic search and rule reasoning based on ontology are used to create the auto components purchase order.
使用Protégé作为知识建模工具开发汽车制造领域本体,以Jena为开发平台运用基于本体的语义检索技术和规则推理实现订单的自动生成,开发了一套基于本体的汽车零部件采购订单自动生成系统。
3) semantic retrieve
语义检索
1.
Research of Semantic Retrieve Model Based on Semantic Web;
基于SEMANTIC WEB的语义检索模型的研究
2.
This paper makes first an analysis of the shortcoming of semantic meaning lack existed in traditional information retrieval technique,then detailed explanation is given to the basic principles of the semantic retrieve,the ontological knowledge,and the four key modules of semantic information system,etc.
首先分析了传统信息检索技术存在的语义匮乏的缺点,然后对语义检索的基本原理、本体知识、语义信息系统四个关键模块进行了说明,给出一种新的本体构建方法,在此基础之上提出了基于本体信息检索系统的体系框架,并且描述了系统原型的设计思想和检索流程,最后通过一个试验系统平台对系统模型进行验证。
5) semantic information retrieval
语义信息检索
1.
Study on application of fuzzy ontology in semantic information retrieval;
模糊本体在语义信息检索中的应用
2.
Study of semantic information retrieval model based on ontology;
基于Ontology的语义信息检索模型研究
6) semantic image retrieval
语义图像检索
1.
A semantic image retrieval system based on MPEG-7;
基于MPEG-7的语义图像检索系统的研究
2.
The solution of "semantic gap" which existence between the low-features and the high-level semantic features had become the key in problems of the semantic image retrieval.
如何跨越图像低层视觉特征到高层语义特征的"语义鸿沟"已成为语义图像检索问题的关键,首先将待分类图像分成五个区域;然后在提取图像底层特征的基础上,采用基于支持向量机组(SVMS)的方法建立图像低层视觉特征到高层语义特征之间的映射,将一幅图像同时归入一类或几类图像语义。
3.
The state of the art of semantic image retrieval is given from three aspects: schemes of image semantic description, approaches to image semantic processing, and design for image retrieval system.
语义图像检索已成为解决图像简单视觉特征和用户检索丰富语义之间存在的“语义鸿沟”问题的关键 。
补充资料：操作语义
操作语义
operational semantics
式求值的抽象机器的模型，这个机器的存储区分成三部分:栈区st(用作工作区)，环境区:(保存数据向量等)，控制区。(保存程序)。整个存储区记作(、t，:，。)，称为抽象机器的一个大状态。这个抽象机器具有识别符号、完成算术和逻辑运算、转储信息、实现大状态之间的转移等基本功能。 这个机器的大状态转移规则分为四类: (l)(st，s，(el叩eZ)/c)”(st，s，。;/。2/甲/。) (2)(st，:，碑/‘)冷(n/:t，:，。) (3)(st，s，x、/e)”(x、/sr，s，e) (4)(n/m/st，s，叩/e)=>(k/st，s，c)(k=m opn) 第一类规则表示，当控制区中待执行的程序要求完成表达式(。1叩eZ)的求值时，抽象机就转移自己的大状态，准备先求子表达式。l和e2的值，然后再按照相应的运算叩(+，一，X或其它算子)，求出整个表达式的值，符号“/”用于分割存放的信息。第二类规则表示，当求值的表达式是一个常量时，则其值就是抽象机中表示这个常量的相应的量(粗体用来区别语言中的符号和在抽象机中的相应表示)，表达式的值暂存于栈区。第三类规则表示，当表达式是一个变量时，其值就是环境区中相应单元的当前值，即第i个变量x‘的值就是数据向量s的第i个分量:、的值。第四类规则表示，当运算叩的两个操作数已经求得，则可按照抽象机中的相应运算求出op作用于操作数的结果。 在这个抽象机中，表达式(x:X xZ)+l(在xl，xZ值为2和3时)的求值是由下述大状态的转移序列完成的，转移符号冷的上方标有实现这一转移依 0、，产、，声据的转移规则号，设:=(2，3，s((x;XxZ)+i)/。(s(1)冷(:t，、(x;XxZ)/1/+/。)岑(、‘，:，(二，/二2)又1/+/。)里(2/st，、，二2/又1/+/。)缪(3/2/st，:，x/1/、/。)军(6/、‘，、，l/+/。)里(l/6/::，:，+，/。) (4) 冷(7/:t，s，e) 这个抽象机正确刻画出算术表达式求值的全过程，故可作为算术表达式的操作语义。 为定义赋值语句(x‘:二e)的操作语义，可在上述抽象机中添加如下转移规则: (5)(st，s，(x、:=e);/c)今(:t，s，e/x*:=/。) (6)(n/:t，:，吞:=/。)=>(st，:}in，。) 第五类规则表示，当抽象机执行(x‘:=。)时，先求出表达式仑的值，然后再给x*赋值。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条