徐晓文，陈维斌，李海波

（华侨大学 计算机科学与技术学院，福建 厦门 361000）

传统的检索大都是基于关键字的检索，这种检索只是在字面匹配上处理，不能充分表达语义信息，用户的满意度不高。针对这些问题，国内外一些学者提出采用语义检索的方法来解决。刘群等人提出对董振东先生创建的《知网》的研究，将每个词的语义用多维义原表示，从义原相似度的角度出发解决词语间相似性和相关性[1]；翟裕忠等人在语义网检索方面开展了研究工作，开发了一个面向领域的语义搜索系统，该系统采用基于图的查询机制检索出与被检概念相关联的语义对象列表[2]；田萱等人设计了一种计算语义相关度的模型，采用权重的思想描述概念间的联系程度，通过在不同领域本体中的实验证明，语义相关度计算在查询扩展方面有显著优点[3]。国内外对语义检索及语义关联发现技术的研究已逐步预热。本文主要研究基于农业本体的语义关联发现技术，从领域本体的角度出发，融入关联关系发现算法，实现较普通检索更合理的语义关联检索。

1 语义关联发现技术相关理论

1.1 本体

本体（ontology）源自哲学上的一个概念，关注的是存在的本质。斯坦福大学的 Gruber最早给出本体的定义：“本体是大多数人认同、对概念体系的明确的、形式化的规范说明”[4]。W3C推荐的 OWL语言 （Web Ontology Language，Web本体语言）是用户可清晰编写、机器可理解的、用于描述本体的形式化语言。

本文结合斯坦福大学提出的七步法[5]和农业情报部编制的《农业科学叙词表》，对农业领域本体的构建过程描述如下：