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A Semantic Retrieval Model Based on Domain Ontology of Orchard Disease and Pests

机译：果园病虫害领域本体的语义检索模型

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Ontology-based semantic retrieval can improve the efficiency of information retrieval. This paper proposes a semantic retrieval model based on domain ontology of orchard disease and pests. According to Forestry Thesaurus, we semi-automatically construct a domain ontology and repair ontology inconsistency to ensure the accuracy and uniqueness of the domain knowledge. A concept similarity algorithm is proposed and applied to calculate sentence similarity. We present a synthetic sentence similarity algorithm, which is a combination of the traditional sentence similarity algorithm and the weighted sentence similarity algorithm. Compared with other related methods through experiments, our retrieval model has higher accuracy in semantic retrieval.
机译：基于本体的语义检索可以提高信息检索的效率。本文提出了一种基于果园病虫害领域本体的语义检索模型。根据Forestry Thesaurus，我们半自动构造领域本体并修复本体不一致，以确保领域知识的准确性和唯一性。提出了一种概念相似度算法，并将其应用于句子相似度计算。我们提出了一种综合句子相似度算法，它是传统句子相似度算法和加权句子相似度算法的结合。通过实验与其他相关方法相比，我们的检索模型在语义检索上具有更高的准确性。

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