基于领域本体的语义检索框架

6.2　基于领域本体的语义检索框架

基于领域本体的语义检索模型是一个以领域本体为基础的语义检索模型。通过该本体，标注和规范用户的检索提问，从而使得用户和机器获得统一的机器可理解的语义知识，实现信息资源的智能检索，提高检索的精度。该模型主要由提问词分析模块、语义推理分析模块、语义查询模块以及领域本体管理模块等组成，具体架构如图6-4所示：

具体的检索流程为：系统通过提问分析组件在接受了用户的检索提问后，经过提问分析组件的处理，将查询词集合传递给查询分析组件。查询分析组件接受查询词，查询本体库借助语义推理引擎，计算出查询词之间的语义关系，分析用户要表达的语义内涵，将用户的检索提问形成具有语义关联的提问式，并将提问式转化为本体的查询语言RDQL语言，提交给查询分析组件对领域本体库进行查询。在获得了领域本体库的查询结果之后，将获得的语义检索结果词对领域资源描述库做进一步的检索，检索的结果同时也通过查询分析组件返回给用户。

例如，用户输入“华东地区的农史专家”这样一个检索提问式，提问分析组件对提问式进行分词、停用词过滤等处理，形成了“华东地区农史专家”这样一个提问词集合，同时利用领域本体对提问词进行语义标注，确定提问词所属的类别，本例中的提问词集合将被标注为“华东地区/地名农史专家/人物”，同时，根据领域本体类别和实例的匹配，将会得出提问中心为“农史专家”。查询分析组件得到标注后的提问词集合之后，在语义推理引擎的帮助下，会得出华东地区是一个地名，同时含有江苏、山东、安徽等下属地区；通过语义关系模式计算同时也会得出“农史专家工作于华东地区（江苏、山东、上海等地）”这样的语义关系，并同时生成本体特有的RDQL查询语句，生成的查询语句经过语义查询组件的处理，会得到查询结果为“万国鼎、缪启愉、李长年”等一系列农史专家的名字。查询组件将会判断用户的提问类型，如果是单纯的知识检索，那么则将对农史本体的查询结果直接返回给用户；如果用户是对领域文献的检索，那么查询组件将会把对领域本体的检索结果作为检索词，对领域文献资源库进行检索，将含有这些检索词的文献作为检索结果返回给用户，最终得到用户需要的查询结果。整个查询流程如图6-5所示，具体的技术细节将在下一节中介绍。

图6-4　基于领域本体的语义检索系统框架

图6-5　基于领域本体的语义检索系统流程图