【摘 要】
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目前大多数的Deep Web信息抽取方法依赖Web页面结构,忽略了页面中包含的语义信息及关系,导致抽取结果不理想.针对此问题,提出一种基于领域本体的Deep Web实体信息后处理方法.
【机 构】
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安徽工程大学计算机与信息学院,安徽工程大学计算机应用技术重点实验室
【基金项目】
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安徽省教育厅基金资助项目（20138020）.
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目前大多数的Deep Web信息抽取方法依赖Web页面结构,忽略了页面中包含的语义信息及关系,导致抽取结果不理想.针对此问题,提出一种基于领域本体的Deep Web实体信息后处理方法.首先,根据DOM树节点相似性原理和VSM（Vector Space Model）的余弦值方法确定数据区域和实体区域;然后,依据数据区域和实体区域的概念和实例构建领域本体,在领域本体的指导下对实体进行语义标注,将量化的标注结果添加到实体与本体的相似度计算中;最后,提出基于领域本体的实体信息抽取算法,获得实体中与本体相似度最大的
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