基于OWL本体构建的网页图文摘要提取算法研究的开题报告

基于OWL本体构建的网页图文摘要提取算法研究的开题报告一、研究背景和意义随着信息技术的飞速发展，人们获取信息的方式和途径越来越多元化，但是海量信息的过程中，用户面临的一个难点是信息的有效筛选和摘要。在互联网时代，网页成了人们获取信息最重要的来源之一。网页中的图文信息对于数据挖掘、信息检索等领域都有着重要的应用价值。简洁的图文摘要不仅能够帮助用户快速了解文本主题和内容，提高用户获取信息的效率，也对于信息检索系统的性能提升具有积极的作用。本体论是一种描述事物及事物之间关系的一种模型，使用形式化的语言对实体和实体之间的关系进行定义和描述。本体论的一个核心是本体语言OWL。它提供了一个精确、可取消和可扩展的表达方式，能够帮助用户进行数据的整理和分类，提高数据的可重用性。基于本体论构建的网页图文摘要提取算法，可以通过对网页文本内容进行语义解析，挖掘网页内容中的潜在信息，将其像机器人一样“自动化”摘取出来，为用户提供更加准确、精练和全面的图文摘要。因此，本研究旨在基于OWL本体构建网页图文摘要提取算法，提高信息筛选和摘要的效率和准确率，促进信息处理和应用的发展。二、研究内容本研究将着重围绕基于OWL本体构建的网页图文摘要提取算法，探索如何利用本体语言OWL对网页内容和语义进行精确的描述和定义，提高对网页内容的理解和分析能力，从而实现自动化的图文摘要提取。具体实现步骤如下：1.网页语义解析和本体建模：对网页文本内容进行语义解析，提取关键词、实体、事件等信息，构建本体模型，利用OWL语言对关键词、实体和事件等元素进行精确的描述和定义。2.网页图文提取：利用上一步中建立的本体模型，从网页中自动提取图片、文本、视频等元素，并通过推理技术进行关联，实现图文信息的自动整合和提取。3.图文摘要生成：基于提取的图文信息，设计合适的算法，生成简洁、准确、全面的图文摘要，并通过可视化界面的形式展示给用户，提高用户浏览效率。三、研究方法1.网页语义分析和本体构建方法：本体构建使用OWL语言实现，对网页内容进行语义分析和本体构建利用自然语言处理技术和统计学习方法。2.网页图文提取方法：采用自动化方法，基于本体语言进行推理，将分散的网页信息自动整合起来，提高图文提取的准确率和可靠性。3.图文摘要生成方法：利用知识图谱和自然语言处理技术，基于提取的图文信息，设计机器学习算法，生成简洁、准确、全面的图文摘要。四、预期成果本研究能够将OWL本体的知识建模和语言表达能力与网页图文提取结合起来，实现自动化的图文摘要提取。预期的成果包括：1.建立基于OWL本体构建的网页图文提取算法模型，并实现自动化的图文摘要提取功能。2.针对不同类型和形式的网页提供优化和针对性的图文摘要提取服务。3.通过实验和测试，验证算法的效率和准确性，并对比传统的图文摘要提取算法进行评估和分析。五、研究进度计划本研究计划于2021年9月开始，至2022年6月完成，具体进度计划如下：1.前期调研和文献梳理（2021年9月—2021年10月）：搜集和阅读相关领域的文献和资料，了解目前相关研究的研究热点、问题和挑战。2.本体构建和语义解析（2021年11月—2022年1月）：将网页内容进行语义解析，提取关键词、实体和事件，构建本体模型，利用OWL语言对元素进行精确的描述和定义。3.网页图文提取和自动化整合（2022年2月—2022年4月）：通过上一步中建立的本体模型，将网页中的图片、文本、视频等元素进行自动化提取和整合。4.图文摘要生成和实验评估（2022年5月—2022年6月）：利用知识图谱和自然语言处理技术，基于提取的图文