【摘要】 为了产生语义Web中的元数据,需要提取Web文档中的语义信息;面对海量的Web文档,自动语义标注相对人工和半自动的语义标注是可行的方法。提出的基于本体知识库的自动语义标注方法,旨在提高标注的质量。为识别出文档中的候选命名实体,设计了语义词典的逻辑结构,论述了以实体之间语义关联路径计算语义距离的方法;语义标注中的复杂问题是语义消歧,提出了基于最短路径的语义消歧方法和基于N-gram的语义消歧方法。针对构建的测试数据集,进行的标注实验表明该方法能够依据本体知识库,有效地对Web文档进行自动语义标注。更多还原

【Abstract】 To recognize candidate named entities,designed the semantic dictionary and calculated semantic distance between entities by semantic relevance path.The most complex problem in semantic annotation was semantic disambiguation.This paper proposed a semantic disambiguation method based on the shortest path and N-gram.Experiments was made on a news corpus.The result shows that the method is effective for the task of automatic semantic annotation.更多还原