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ORIGO：一种基于数字化图书馆资源的本体学习方法

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领域本体的匮乏制约了语义Web的发展。本文提出了一种与语言无关的无监督的领域本体学习方法ORI-GO，从数字化图书馆的文档中自动获取领域的概念和关系，主要包括同义关系和上下位关系。首先通过统计分析发现术语，然后利用概念语义距离和共现分析计算概念间的关联度，再使用关联规则和句法模式精炼相关关系，通过概念聚类算法获取上下位关系，最后利用启发式规则对候选本体进行修剪和合并，得到最终的领域本体。实验结果表明，这样的学习策略具有较好的实用性。

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来源
《2008年中国信息技术与应用学术论坛》|2008年|55-57|共3页
会议地点成都
作者
徐惠; 高志强; 陆青健; 朱万颖;
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作者单位

西南信息中心;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电子图书馆、数字图书馆;
关键词
本体学习; 聚类; 语言学上下文; 数字化图书馆; ORIGO; 启发式规则;

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