项目名称: 定性地理信息检索的模型与方法

项目编号: No.41271385

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 高勇

作者单位: 北京大学

项目金额: 60万元

中文摘要: 当前的地理信息检索技术基于定量化的检索模型和方法,无法有效处理自然语言文本中丰富的地理语义,造成一定的信息丢失和理解错误,并可能产生检索的错误匹配,从而导致检索结果的不完备和不准确。因此,研究定性地理信息检索的方法及其形式化模型,以语义匹配为原则、以定性表达为基础、以推理方法为手段,实现Web文档信息内容与查询请求的定性表达和信息提取,建立基于定性空间推理的定性地理信息检索模型,支持基于语义的检索匹配和结果排序,并进行原型系统的实验验证。从而以符合人类常识性认知和表述习惯的方式,形成基于定性知识表达和推理决策技术的地理信息检索问题解决方法,提高现代地理信息检索技术的有效性。

中文关键词: 地理信息检索;空间语义;定性空间推理;检索模型;地名

英文摘要: The modern geographic information retrieval technology is based on quantitative models and methods. The semantic information in web documents and queries can not be adopted effectively, which leads to information lost or misunderstanding. And the results can not be guaranteed reliable and consistent either. This project will present a new approach to model the qualitative geographic information retrieval based on the qualitative representation, semantic matching and qualitative reasoning methods. Information in web document and user queries will be represented and extracted by a new qualitative method considering the thematic and geographic semantics synthetically. Then a novel retrieval model will be constructed for the qualitative geographic information retrieval to support the semantic matching and results ranking. And finally, a prototype system will be implemented to evaluate this research. Through these works, we intend to improve the geographic information retrieval technology corresponding to human commonsense cognition and behaviors.

英文关键词: geographic information retrieval;spatial semantic;qualitative spatial reasoning;retrieval model;toponym

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

军事知识图谱构建技术
专知会员服务
112+阅读 · 2022年4月8日
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
51+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月22日
最新《监督机器学习可解释性》2020大综述论文,74页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月19日
彭博新书《知识图谱: 一种信息检索视角》,159页pdf
专知会员服务
146+阅读 · 2020年11月1日
基于旅游知识图谱的可解释景点推荐
专知会员服务
88+阅读 · 2020年9月4日
2022最新图嵌入模型综述
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年1月18日
跨语言的多模态、多任务检索模型MURAL解读
AI前线
4+阅读 · 2021年12月24日
【SIGIR2021】使用难样本优化向量检索模型
专知
4+阅读 · 2021年4月22日
图像描述生成研究进展
专知
1+阅读 · 2021年3月29日
一种关键字提取新方法
1号机器人网
21+阅读 · 2018年11月15日
【学界】融合对抗学习的因果关系抽取
GAN生成式对抗网络
15+阅读 · 2018年7月14日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
SkiQL: A Unified Schema Query Language
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
小贴士
相关VIP内容
军事知识图谱构建技术
专知会员服务
112+阅读 · 2022年4月8日
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
51+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月22日
最新《监督机器学习可解释性》2020大综述论文,74页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月19日
彭博新书《知识图谱: 一种信息检索视角》,159页pdf
专知会员服务
146+阅读 · 2020年11月1日
基于旅游知识图谱的可解释景点推荐
专知会员服务
88+阅读 · 2020年9月4日
相关资讯
2022最新图嵌入模型综述
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年1月18日
跨语言的多模态、多任务检索模型MURAL解读
AI前线
4+阅读 · 2021年12月24日
【SIGIR2021】使用难样本优化向量检索模型
专知
4+阅读 · 2021年4月22日
图像描述生成研究进展
专知
1+阅读 · 2021年3月29日
一种关键字提取新方法
1号机器人网
21+阅读 · 2018年11月15日
【学界】融合对抗学习的因果关系抽取
GAN生成式对抗网络
15+阅读 · 2018年7月14日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员