Abstract-Semantisk sökning har varit en av motiven till den semantiska webben sedan den föreställdes. Vi föreslår en modell för utnyttjande av ontologibaserade kunskapsbaser för att förbättra sökningen över stora dokumentarkiv. Enligt vår uppfattning av Information Retrieval på Semantic Web, en sökmotor returnerar dokument snarare än, eller utöver, exakta värden som svar på användarens frågor. I detta syfte omfattar vårt tillvägagångssätt ett ontologibaserat system för semiautomatisk annotering av dokument och ett system för hämtning. Återhämtningsmodellen är baserad på en anpassning av den klassiska vektor-rymd-modellen, inklusive en notation viktningsalgoritm, och en rankningsalgoritm. Semantisk sökning kombineras med konventionell nyckelordsbaserad hämtning för att uppnå tolerans mot kunskapsbasens ofullständighet. Experiment visas där vårt tillvägagångssätt testas på korpora i betydande skala, vilket visar tydliga förbättringar när det gäller sökordsbaserad sökning.
När det gäller den fråga som tas upp här, Castells m.fl. REF föreslår en strategi baserad på en ontologi och stöds av en anpassning av Vector Space Model, på samma sätt som vår strategi.
An Adaptation of the Vector-Space Model for Ontology-Based Information Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}