成语典故本体驱动的语义检索系统设计与实现

"该文介绍了一种基于成语典故本体的语义检索设计与实现方法，通过构建成语典故的本体，提高了检索的精确性和召回率。文中详细阐述了检索模型的四个主要模块——用户界面、数据存储、查询分析和检索分析的功能，并讨论了本体构建、分词技术和检索技术的应用。此外，还设计并实现了词语相似度和概念相似度的计算算法，以提升检索效果。实验结果显示，该语义检索系统在查全率和查准率上表现出色。" 本文关注的是利用本体进行语义检索的技术，旨在解决传统检索方法可能存在的语义模糊和信息不准确的问题。"成语典故本体"是关键概念，它是一种结构化的知识表示方式，用于描述成语及其相关属性，以增强系统对成语的理解和处理能力。本体构建技术在这里起着基础性的作用，它涉及到知识的组织、分类和关联，以支持更精细的语义匹配。 "分词技术"是信息检索的重要步骤，它将输入的查询或文本分解成有意义的词汇单元，以便进一步处理。在本系统中，分词结果将作为后续相似度计算的基础。 "语义检索"是一种超越关键词匹配的检索方法，它考虑了词语之间的语义关系，以提高检索的精度。本篇文章中，通过计算词语相似度和概念相似度，系统可以理解查询的深层含义，找到与之相关但不一定完全匹配的文档。 "相似度"计算是语义检索的核心，文中提到的词语相似度算法可能是基于词向量或其他相似性度量方法，而概念相似度则可能涉及本体中的类和关系，通过比较概念间的距离或关联来评估其相似程度。 在实现过程中，文章提到了系统设计的四个模块：用户界面模块负责交互，数据存储模块管理成语典故的信息，查询分析模块解析用户输入并进行预处理，检索分析模块执行实际的检索操作并返回结果。这些模块共同协作，提供了高效、准确的语义检索服务。 实验部分展示了系统在实际应用中的效能，高查全率和查准率表明该模型在理解和处理成语典故的语义方面有显著优势，为信息检索提供了新的思路。通过这样的语义检索系统，用户能够更精准地找到所需信息，从而提高信息检索的效率和满意度。