智能搜索引擎的本体学习关键技术探讨

本文主要探讨了智能搜索引擎在解决网络信息检索中遇到的瓶颈问题上的潜力，以及领域本体在实现搜索引擎智能化中的核心作用。智能搜索引擎不仅需要高效地处理各种数据源，如HTML、XML、RDF和OWL文档，还要将这些信息转化为具有智能语义的信息，以便于用户理解和利用。 论文首先强调了智能搜索引擎的关键特性，即通过自动化或半自动化的方式从海量Web文档中提取和构建本体，这涉及到本体学习的关键环节。本体学习涉及的概念获取，即如何从文本中识别和理解实体及其属性；其次是相互关系的获取，即如何确定这些实体之间的联系和语义关联。这两个步骤对于形成结构化的本体至关重要，它们直接影响到搜索引擎的智能化水平和检索的精准度。 作者肖明和胡金柱，作为中文信息处理和软件工程领域的专家，提出了一个针对智能搜索引擎的本体学习系统框架，该框架旨在提升从Web数据中提炼知识的能力，减少人工干预的需求。他们关注的是如何通过自然语言处理技术、信息抽取算法以及机器学习方法，来自动化或半自动化地处理和整合不同层次的数据，形成适合特定领域的本体模型。 论文还提到了该研究得到了国家重点实验室开放研究基金、国家社会科学基金、湖北省重点科技攻关项目以及华中师范大学语言与语言教育研究中心的资助，表明了该研究在学术界的重要性和实用性。 关键词部分，"智能搜索引擎"、"本体"和"本体学习"揭示了论文的核心主题，表明作者的研究集中在智能搜索技术与知识表示理论的结合上，目标是提升搜索引擎的智能化程度，使之能够更好地理解和处理复杂的信息需求。 这篇论文深入探讨了智能搜索引擎中的本体学习技术，提供了从实际应用角度出发的方法论和框架，对于推动网络信息检索技术的发展和优化具有重要的理论价值和实践意义。