[发明专利]一种基于背景知识的动态重构的语义检索方法

权利要求书

1.一种基于背景知识的动态重构的语义检索方法，采用二维表表示通用领域知识的形式背景，利用FCA方法构建形式背景的概念格结构模型，得到形式背景属性集和形式背景对象集，其特征是所述方法包括：

步骤1：将用户输入的检索关键词作为检索属性集S＝{s₁,s₂，…，s_m}并令i=1；

步骤2：分析检索属性s_i与形式背景属性集A的关系，如果则执行步骤3；如果s_i∈A，执行步骤9；

步骤3：加载与检索属性s_i相关的具体领域知识，合并二维表，重构形式背景属性集，即令A＝A∪A_i，A_i为与s_i相关的具体领域知识的形式背景的属性集；

步骤4：如果则执行步骤5；如果s_i∈A，执行步骤9；

步骤5：计算检索属性s_i与形式背景属性集A中所有属性的相似度值sim_j，并令Sim＝max{sim₁，sim₂，.sim_n}，n为形式背景属性集A中的属性数目；

步骤6：如果Sim小于设定阈值，则执行步骤7；如果Sim值大于或等于设定阈值，则执行步骤8；

步骤7：从检索属性集中删除属性s_i，即令S＝S/{s_i}，执行步骤9；

步骤8：在形式背景属性集A中，找出与检索属性s_i最为相似的属性α_j，用属性α_j替换检索属性s_i；

步骤9：判断i＜m是否成立，如果成立，则令i=i+1，返回步骤3；否则，执行步骤10；

步骤10：进行基于检索属性集的语义检索。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述计算检索属性s_i与形式背景属性集A中属性α_j的相似度值采用公式：

Sim(s_i，α_j)＝λ×Syn(s_i，α_j)+(1-λ)×Sem(s_i，α_j)

其中，Sim(s_i，α_j)是检索属性s_i与形式背景属性集A中属性α_j的相似度值，Syn(s_i，α_j)是语法相似度值，Sem(s_i，α_j)是语义相似度值，λ是线性叠加系数；

所述语法相似度值Syn(s_i，α_j)的计算公式为：

Syn(si,αj)=αED2(si,αj)+α,]]>

ED(s_i，α_j)是检索属性s_i与形式背景属性集A中属性α_j的编辑距离，a为设定参数，编辑距离是指两个字串之间，由一个字串转成另一个字串所需的最少编辑操作次数；

所述语义相似度值的计算公式为：

Sem(si,αj)=Dsi→·Dαj→|Dsi→|×|Dαj→|,]]>

Dsi→=(Dsi1,Dsi2,···Dsit),]]>Dαj→=(Dαj1,Dαj2,···Dαjt),]]>是检索属性s_i的第k个义原在义原结构树中对应结点的度数，是形式背景属性集A中属性α_j的第k个义原在义原结构树中对应结点的度数，是检索属性s_i和形式背景属性集A中属性α_j的对应第k对义原的相似度值；

所述检索属性s_i和形式背景属性集A中属性α_j的对应第k对义原的相似度值的计算公式为：

b(ηsik,μαjk)=ββ+d(ηsik,μαjk),]]>

是检索属性s_i的义原向量的第k个分量，是形式背景属性集A中属性α_j的义原向量的第k个分量，t为向量的长度。