【摘 要】
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随着信息管理内容的不断扩展，出现了丰富多样的数据模型，而针对不同类型数据库的自然语言处理也是数据库管理中亟待解决的问题。因此提出了一种适用于信息网数据库系统的中文自然语言查询的模型设计和实现方法。根据信息网模型(INM)的半结构化特点以及查询语言的文法形式，在数据模型提取基础上建立扩充的语义知识库，通过对自然语言结构中的关系实体进行层次分析获得相对应的模糊关系树。然后选取树的最高层次实体作为INM
【机 构】
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State Key Laboratory of Software Engineering(Wuhan University), Wuhan 430072
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随着信息管理内容的不断扩展，出现了丰富多样的数据模型，而针对不同类型数据库的自然语言处理也是数据库管理中亟待解决的问题。因此提出了一种适用于信息网数据库系统的中文自然语言查询的模型设计和实现方法。根据信息网模型(INM)的半结构化特点以及查询语言的文法形式，在数据模型提取基础上建立扩充的语义知识库，通过对自然语言结构中的关系实体进行层次分析获得相对应的模糊关系树。然后选取树的最高层次实体作为INM数据库的查询语言IQL的查询起点，按照语义分析结果依次构造完成IQL的查询语句。实验证明该方案对于信息网数据库系统的中文语言查询可行且具有较高命中率。
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