1、當今，信息技術(shù)飛速發(fā)展，日常使用的無線信息業(yè)務，產(chǎn)生垃圾信息的機會越來越多。如何根據(jù)需要對這些信息進行自動分類過濾，就成為信息技術(shù)領(lǐng)域的熱門問題。在這方面的中文過濾技術(shù)研究就成為本文的重點。 本論文主要描述以短消息過濾系統(tǒng)為實例，結(jié)合領(lǐng)域本體，推理技術(shù)完成基于領(lǐng)域本體的內(nèi)容過濾原型系統(tǒng)。主要做的工作有： 收集大量關(guān)于廣告領(lǐng)域的知識信息，總結(jié)歸納得出詳細的廣告分類和商品分類信息。主要借鑒了官方的商品分類表，還有搜集到的廣告

2、類型。由于自然語言描述的不清晰，必須整理、分析這些知識，得出一個明確的廣泛的廣告領(lǐng)域知識庫 完成建立廣告領(lǐng)域本體的工作，在收集到的領(lǐng)域中的知識中，進行整理抽象，建立廣告領(lǐng)域本體。它提供過濾系統(tǒng)重要的信息基礎(chǔ)和關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)。同時通過完善可以應用于短消息過濾系統(tǒng)當中。 利用建立的知識本體庫的概念集合，從目標文本樣本中匹配分詞，以及與其有關(guān)的內(nèi)容。這里建立了分詞字典查詢機制，從兩種詞庫中分別匹配單詞，著重進行基本詞庫查詢匹配處理，

3、產(chǎn)生推理邏輯條件集合。 提出基于知識庫的查詢推理模式，通過一階邏輯運算，得出精確廣告概念分類，并且通過此分類概念給內(nèi)容體確定性質(zhì)?；诖司_概念分類，完成過濾系統(tǒng)最終結(jié)果的判斷。 建立內(nèi)容過濾實驗系統(tǒng)模型，其中提出一種知識反饋方式，對過濾系統(tǒng)中過濾消息進行基本分類，并且存儲到反饋知識數(shù)據(jù)庫中，提供領(lǐng)域?qū)＜抑R素材。文中還對對領(lǐng)域本體其他一些應用進行了研究。 將本體知識庫與信息過濾系統(tǒng)相結(jié)合，建立廣告領(lǐng)域的本體庫，

4、形成需要的過濾條件，在分詞的基礎(chǔ)上，使用知識庫的推理查詢，最終能夠識別出需要過濾的文本樣本。從目標文本樣識別的過程有分詞、句法分析、知識庫查詢等步驟。本文提出的知識庫系統(tǒng)，以分詞，句法分析的結(jié)果為基礎(chǔ)，進行詞的提取，同時結(jié)合知識庫，推理類層次關(guān)系得出相近類，應用到基于本體的短消息過濾系統(tǒng)中，就可以使得過濾系統(tǒng)能夠?qū)δ繕诵畔?nèi)容識別和過濾。 本文還給出了模型系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)過程，并且做出了性能分析。從實際中驗證理論，總結(jié)其中存在問