基于Web挖掘的领域本体自动学习

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摘要：为获取领域本体并量化概念关系的可信度,提出了一种基于Web挖掘的学习模型.通过可扩展的模式集和分布语义模型获取本体主干,使用关联规则发现概念间的一般关系,对候选本体进行修剪和合并.模式可信度、概念语义距离与关联特征决定了概念间关系的可信度.通过'文本分析-本体获取-文本扩充'的迭代过程,优化模型参数和阈值.该模型解决了现有本体学习方法对词典或核心本体的依赖性、以及不能对关系进行可信度量化的问题.实验证明了所提出模型的有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93884X/2005S1/1000293419.html

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关键词：web挖掘 WEB cqvip HTML HTTP 机器学习 WEB挖掘 自然语言处理 本体 分布语义