養(yǎng)老保險領域本體庫構建及應用研究.pdf

1、當前本體已廣泛應用于語義網(wǎng)、電子政務、數(shù)據(jù)挖掘等傳統(tǒng)領域,且正逐漸擴展至云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新興學科中。本體的構建工作是其應用研究的基礎工作,但目前尚無統(tǒng)一標準,而人工構建方式存在周期過長的問題。
　　本文以社會養(yǎng)老保險領域為背景,首先重點研究了該領域的本體構建和可視化方法,并給出一種領域本體半自動構建方法。該方法基于手工構建的養(yǎng)老保險領域基礎核心本體,輔以領域?qū)＜业闹笇?利用統(tǒng)計和規(guī)則相結合的方法從領域詞庫中抽取現(xiàn)有本體概念的層次和

2、非層次概念,并進行擴充。再借助本體可視化研究成果循環(huán)多次擴充,不斷豐富本體。接著本文在已構建本體的基礎上,設計基于領域本體的文本聚類分析基本流程,并提出概念詞組向量模型和高頻特征詞組向量模型的概念,在將文本轉化為傳統(tǒng)的VSM向量空間后,進行降維,轉化為概念詞組向量和高頻特征詞組向量。本文還給出適用于社保領域的待聚類文本預處理算法和基于概念詞組向量模型和高頻特征詞組向量模型的文本相似度計算算法,來提高文本聚類的效果。
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