下载此文档

不精确本体合并研究的中期报告.docx


文档分类:论文 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【不精确本体合并研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【不精确本体合并研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。不精确本体合并研究的中期报告本报告是不精确本体合并研究的中期报告,旨在总结我们团队在这个方向上的研究进展,包括研究背景、既有工作的分析、方法设计和初步实验结果。。本体是描述领域知识的符号化表示,是知识库系统的核心组成部分。不精确本体是由不完全或不准确的领域知识构成的本体,因为现实世界中的信息通常是不完整和不准确的。因此,不精确本体合并是将来自不同领域和来源的知识合并到一个本体中的重要研究方向。,以比较来自不同本体的概念和关系。传统方法主要基于决策理论、概率论和模糊集理论等,如结合规则、词汇相似度和局部上下文等机制。这些方法存在的问题是不适用于不完整或不准确的本体。最近的研究趋势是利用机器学****和深度学****技术来进行本体合并。这些方法通过从大规模数据集中学****概念和关系的模型来解决不准确和不完整的问题。但是,深度学****方法需要大量的标注数据,而且很难理解和解释其结果。,我们提出了一种混合方法,结合传统方法和深度学****技术来解决不精确本体合并问题。具体来说,我们使用传统的相似度和一致性度量来增强本体的初始准确性,然后通过深度学****方法来进一步提高准确性,特别是当本体中存在较大的不准确性或不完整性时。我们采用多层感知器(MLP)模型来学****本体合并,将本体中的概念和关系表示为向量,然后使用具有多层结构和非线性激活函数的MLP来训练模型。在训练过程中,我们使用正则化技术来防止过拟合,并将多个模型进行平均以提高结果的稳定性。,即FOAF、WINE和FOOD。我们的实验结果表明,我们的方法在这些本体上都比现有方法表现得更好,特别是在处理不准确和不完整的情况下。我们还使用不同的拆分/合并策略来测试我们的方法,以评估其对结果的影响。未来工作将侧重于优化模型的性能和泛化能力,以及进一步探索我们的方法适用于更大和更复杂的本体的能力。

不精确本体合并研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-03-28