How to assign machine understandable meaning to the information resource, and how to reach the semantic searching, are challenging tasks for information retrieval.
如何使被管理的信息资源具有应用程序可以理解的含义,并根据信息资源所具有的领域知识,实现信息资源的语义检索,提高数字化信息资源的利用率,是信息检索领域当前所面临的重大挑战。
参考来源 - 语义Web在概念检索中的研究与应用The traditional searching method based on key words in the file names can not fulfill the needs of people. The effective method is semantic searching.
传统的基于文件名的关键字搜索已不能满足要求,有效的解决方法是目前比较流行的语义搜索,本文正是从这一角度出发来进行研究的。
参考来源 - 基于eMule文件名的英语词语聚类和相似度分析·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
This paper puts forward a semantic searching system frame based on Ontology.
本文提出了基于本体的语义查询系统框架。
This is a list of the top 7 search engines to get you started in the world of semantic searching.
本文列举出了七个最优秀的语义搜索引擎，为你打开探索语义搜索引擎的窗口。
This architecture aligns with W3C web standards for the semantic web, and allows much more flexible searching and data mining than would be possible with a MARC record.
这个结构和W3C的语义网网络标准相吻合，而且相比MARC数据，它能够进行更加灵活的搜索和数据收割。
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