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Web服务语义标注研究，张发圣，，传统的Web服务的描述标准采用基于XML的WSDL语言，由于能够方便的描述Web服务的调用接口而得到广泛的应用；但是，WSDL语言着重描述的是W
数字数据的飞速发展归功于数字设备的惊人发展，这促进了数据的捕获。 数字数据包括图像，文本和视频。 视频代表着丰富的信息资源。 因此，迫切需要检索，组织和自动化视频。 在诸如视频搜索引擎，数字博物馆和视
提出汉语语义分析的方法，具体策略是借用依存语法作为表示框架，通过在基本内部—外部算法中结合知识识别句子中的依存关系。实验结果说明，利用借助知识的内部—外部算法训练无指导模型是可行的汉语语义分析方法。
图书语义标签聚类，郭慧，王洪波，在图书搜索中面对海量的搜索结果，用户需要通过阅读来辨别内容是否为其所需，这个过程会花费很多时间，为了提高效率可以通过将一
结构“上（上）/下（下）+数量（+ X）”不是位置和数量的简单组合，而是构成为标记表示范围数量的类别的子类别。 在结构中，“上（上）/下（下）”是固定方向的，数量通常以单数“ yi”表示，量度词多数为
词语语义相似度计算在信息检索、文本聚类、语义消歧等方面有着广泛的应用。针对知网中现有词语语义相似度计算方法未考虑义原距离与义原深度的主次关系进行了研究，通过约束义原深度因素来改进义原相似度算法；另外，
为了提高个性化用户兴趣建模的准确率，对用户建模过程进行了优化。在计算文档相似度时，综合考虑特征词的语义关系以及在文档中的分布情况，引入加权语义网，提高了文档相似度计算精度；在计算兴趣度权值时，引入有效
要借助了在web3．0中应用的语义网技术，这使信息检索系统实现了语义功能
Semantic.Web.Primer.2nd.Edition.Mar.2008。MIT出版社，本书是语义网初学者的权威教程。
语义网未来很流行，希望大家不要错过 我找了一些国外流行的语义网中的智能搜索引擎文章 希望对各位有帮助
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