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摘要
本体学习的数据源有多种多样,其中基于文本的本体学习是目前本体学习中研究的重点,该文从本体学习分类、本体学习内容、本体学习过程以及目前本体学习研究中存在的主要问题等本体学习技术进行了研究。本体越来越多的应用在知识工程、人工智能等多个领域。目前本体采用的最广泛的定义为"本体是共享概念模型的形式化规范说明"。本体是描述某个领域甚至更广范围内的概念及概念之间的关系,使得这些概念和关系在共享的范围内具有大家认可的、明确的、唯一的定义,这样,人机之间以及机器之间就可以进行交流。目前本体的构建基本都是基于手工方式完成的,手工构建方式需要依靠专家意见和计算机技术,虽然可以保证质量,但费时费力,严重影响了本体的应用推广。本体学习是解决本体构建的重要手段,它综合使用统计学、机器学习等技术自动或半自动地构建本体。
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