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        畢業論文標題:

        基于語義的專業文獻學習系統研究與實現

         本文ID:LWGSW13619 價格:收費積分/100
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        本站會員可自行下載:下載地址 基于語義的專業文獻學習系統研究與實現 (收費:1000 積分)  

        論文字數:27995,頁數:46  有開題報告,任務書

        摘要
         文獻學習是整個學習過程中的一個重要環節,在進一步深造學習中更是不可或缺的。注重文獻學習,不僅可以少走彎路,鞏固專業知識,而且還可以結合前輩的經驗在一定程度上進行創新。并且,最前沿的理論也都是在文獻中體現的。所以,準確快速找到所需要的專業文獻可以提高學習效率和提升專業素養。但是目前的文獻檢索基本是通過文字語法匹配和全文檢索技術來實現的,檢索的結果會出現漏檢或不相關文獻,學習者花費大量時間來檢索還有可能找不到所需的文獻。
         本文通過對語義萬維網結構的分析、本體知識的學習以及RDF的研究,提出基于語義的專業文獻學習系統框架。該框架旨在提取專業文獻的語義信息,將專業文獻分類管理,實現對專業文獻的語義分析,賦予查詢系統足夠的語義信息,以解決當前文獻檢索系統中同義詞難以識別、相關查找困難等問題,便于進一步學習和交流。
         文獻的元數據描述、領域本體的構建及RDF語義查詢是本文研究的重點,也是進行語義檢索的理論基礎。首先,本文針對專業文獻結構和學習者檢索中所關心的主要內容,建立了文獻的元數據庫,然后通過對知識結構和特征的分析,針對計算機網絡課程的領域知識,構建了一個領域本體。通過領域本體與元數據之間的映射關系將知識點與具體的文獻聯系起來,得到相關的知識結構,然后添加領域資源的RDF描述,通過RDF的描述方法和蘊涵規則進行有限形式的推理。
         最后開發了一個基于語義的專業文獻學習實驗系統。該系統以計算機網絡領域的知識和學習資源為檢索對象,嘗試解決查詢中同義詞無法識別,相關信息查找困難等問題。實驗證明了該框架信息資源的語義信息得到充分的體現以及語義檢索策略的可行性。

        關鍵詞:語義萬維網,本體,資源描述框架,語義檢索,元數據
        Research and Realization on Semantic Based Specialized Literatures Learning System
        Abstract
         The literature study is important in an entire study process, and also indispensable in the further study. To attention literature study, not only walk little tortuous path, consolidated specialized knowledge, moreover also unify senior's experience to carry on the innovation in the certain degree. And, the most front theories are also manifested in the literature. Therefore, the specialized literatures which are found quickly and accurately may enhance the study efficiency and promote specialized accomplishment. But nowadays literature retrieva l is basic on matching grammar and full text retrieva l technology. The result is not satisfied to learners. It takes lots of time to search articles, but maybe they are not in need.
         This paper proposes the framework of specialized literature study system through analyzing the semantic web structure, studying ontology knowledge, and researching RDF inference technology. The purpose of the framework is to withdraw the semantic information of the specialized literature, and to manage the specialized literature classification of files. It realizes semantic analysis of specialized literature and gives the inquiry system enough semantic information to solve problems that current literature retrieva l system is difficult to distinguish the synonym words and search correlation information and so on, in order to study further and communicate each other.
         The keynotes of this article are metadata description for literature, subject ontology creation, RDF semantic retrieva l. They are also the theory bases of semantic retrieva l. Firstly, according to the structure of specialized literatures and main content which students care for, we build the metadata database for literatures. Then after analyzing knowledge structure and characteristics, we build a subject ontology which is directed against the subject knowledge of computer network course. According to representation relationship between the field ontology and metadata, the specialized literature can related to its subject knowledge feature and obtain knowledge structure. And then add the semantic description about resources by RDF, it support some limited inference according to RDF description method and entailment rules.
         We have developed a specialized literature study system on computer network field based on semantic. This system tries to solve problems that ordinary systems can not do, such as identify synonyms, relative retrieva l. The result of experimentation proves that this retrieva l framework makes semantic of specialized literatures sufficiently emerged and the good feasibility of search strategy.
         
        Key Word:Semantic Web, Ontology, RDF, Semantic Retrieva l, Metadata
        目錄
        1. 緒論 1
        1.1 研究背景及目的 1
        1.2 國內外研究現狀 2
        1.3 本文主要工作 3
        2. 語義萬維網 4
        2.1 語義web技術 4
        2.1.1 語義web概念 4
        2.1.2 語義web結構 5
        2.1.3 語義web的基礎和核心 10
        2.2 Ontology的定義和內涵 11
        2.3 元數據 13
        2.3.1 元數據概念 13
        2.3.2 學習對象元數據標準 14
        2.3.3 元數據結構 15
        2.4 資源描述框架(RDF) 15
        2.4.1 RDF概述 15
        2.4.2 RDF與XML 16
        2.4.3 RDF特性 18
        3. 語義檢索 20
        3.1 搜索引擎發展趨勢 20
        3.2 語義檢索的實現思路和方法 21
        3.3 工具介紹 22
        3.3.1 建立本體工具Protégé 22
        3.3.2 Jena在語義檢索中的作用 23
        4. 系統設計 26
        4.1 需求分析 26
        4.2 設計目標 27
        4.3 開發工具與平臺 27
        4.4 總體設計 27
        4.4.1 系統流程 27
        4.4.2 設計擬用途徑 28
        4.4.3 領域本體 29
        4.4.4 領域規則庫 30
        4.4.5 解析推理 31
        4.5 系統實現 33
        4.5.1 系統界面 33
        4.5.2 實驗結果 34
        5. 結論與展望 35
        5.1 結論 35
        5.2 展望 35
        致謝 37
        參考文獻 38


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