【摘 要】
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本体最初起源于哲学领域,被定义为“存在”的科学。20世纪90-年代,本体被逐渐引用到知识工程,人工智能(AI)及图书情报领域。
随着信息技术的发展,产生了信息爆炸现象,随
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本体最初起源于哲学领域,被定义为“存在”的科学。20世纪90-年代,本体被逐渐引用到知识工程,人工智能(AI)及图书情报领域。
随着信息技术的发展,产生了信息爆炸现象,随之产生了语义检索等需求。传统的信息资源没有采用语义表述,难以被用户检索并使用,语义表述就是要使这些信息资源具有能够被应用程序所理解的语义,提高数字资源的利用率,这是目前信息检索领域所面临的挑战,也是图书馆向数字图书馆转变过程中必须要解决的问题。语义信息检索模型中所涉及到的关键技术包括:信息资源收集、领域本体构建、语义推理和检索结果排序等。
由于本体在语义检索中的突出表现,使得本体成为目前AI及图书情报领域的研究热点,越来越多的学者们开始研究本体的构建、应用等。但是由于本体构建方法、表述语言、构建目的,采用信息源等的不一致,致使不同的学者在构建同一领域的本体时,也存在或多或少的差别。因此,本体整合技术也随之发展而成为本体领域新的研究热点。
本文通过对本体构建,本体整合等文献的研究,总结出了本体整合的主要方法,策略等,并指明了在本体整合中需要注意的一些问题。鉴于人工整合本体在实施上的困难度,本文将提出一种本体整合自适应机制,并探索在这种自适应机制的指导下实施本体整合的可行性,结论为该自适应机制是可行并且有效的。
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