基于语义的智能信息处理技术论文
智能信息处理实际上是人们在受到生物处理信息启发以后研究的一种技术，现阶段逐渐朝着智能科技化、集成化、多样化发展信息处理技术，具备极大的应用和研究价值。虽然智能信息处理技术具备一定优势，但是实际发展中也会出现问题和不足。基于此本文主要分析了基于语义的智能信息处理技术。
众所周知，人类发展中离不开信息，人们日常生活中同样也需要收集、存储、传输信息，信息不但能够改变人类文明，也能够改变世界。为了满足信息时代的需求，传统信息处理技术已经得到很大的发展和改变，智能信息处理主要就是依据非线性系统、不确定现象的方式来模仿生物行为的基础上构建的信息处理技术。
1 智能信息处理中概念图的应用
随着网络技术以及科学技术的不断发展，也在逐渐提高网络信息量，处理信息的时候需要更高的要求，以此形成智能化信息处理技术，实际上是一种自动检索信息，并且深层次处理信息的技术。一般来说这种技术能够自动科学的对信息进行分类管理，然后对其进行翻译。语义信息处理技术在目前的发展过程中主要面对的就是怎样实现智能化，汉语博大精深、源远流长，在不同语境中汉语出现多种解释，想要实现智能化不只是汉字简单应用的问题，智能设备需要能够分析人们的语言，并且能够及时反映人类语言，此时需要设备能够掌握中国语言的技巧。目前发展中智能设备不能对人类语言进行充分理解，需要进一步研究解决的.办法，所以在设备中植入语言技巧是有效的方式，此时智能设备能够了解人类语言，同时也能够及时回应相关问题。概念图是知识表示方法中一种比较好的形式，所以，相关专家和学者需要注重研究概念图，全面提高信息智能化处理的能力，促进信息处理技术的全面发展。概念图主要包括连线和节点两部分，连线体现不同改变的关系，节点体现相关概念，不同概念之间具备不相同的关系，不同几何图形能够表示不同关系，利用箭头来联系关系和概念，图1是具体分析情况。
主要表示的就是A boy Peter is reading book cerafully。这种表达方式具备一定优势，方便操作，容易理解，能够更加生动形象的展现语义，完全体现概念图的作用，并且这种方式能够进行简化知识、扩充知识、复制等操作。
2 概念图的智能答疑系统
概念图智能信息处理方式是否能够顺利进行应用，此时需要依据专门的检验系统来对信息处理技术进行验证。系统实际上是有机结合两种技术的CGQAS系统，包括JSP和C++，概念图智能处理系统包括问题理解系统/信息检索系统/解答系统等三大部分。在机械设备中人们需要详细的输入问题，然后统一归纳于不同问题，以便于能够获得正确答案。系统运行基本流程为：
(1)用户把问题输入到系统界面中，然后依据IR-Lab语言技术平台来预处理问题，自动切分语句，同时也能够分析句法和标注词性。
(2)依据句法关系、知网Howent以及概念图关系的规则来修正句法结果。
(3)对用户问题中的概念关系以及概念进行提取。
(4)利用概念图方式来构建概念关系，并且在概念图库中合理存储数据信息。
(5)对上述步骤中的概念进行保存，并且及时提交到搜索引擎，对网页进行合理下载，最后在概念图库中存入概念关系和概念图。
(6)实际操作中匹配资源概念以及查询概念图，然后通过查询结果来排序处理资源文档，最后为用户提交查询的结果。
概念图智能答疑系统一般主要包括F-measure、召回率(Reeall)、准确度(precision)三个评价结果的指标。基本计算公式为，准确度等于系统回答正确的问题数和系统可以回答问题数的比值，召回率实际上就是系统可以回答问题数比上总问题数。也就是Fβ=(β2+1)×P×R/(R×P×β2)，一般情况β2为1，召回率和准确度的平均调和数就是F-measure，F-measure=R×P×2/(P+R)，基于此实际分析过程中合理选择480个语句，并且对其进行八种分类，对实验结果进行仔细分析，可以发现概念图智能化信息处理系统能够及时回答地点、人物等相关问题，并且这些问题存在固定答案，因此具备比较高的正确率，但是系统在回答其他方面问题的时候就会出现极大差距，此时需要相关管理人员不断创新信息处理技术，以便于能够保障能够及时改进以往技术的不足和缺陷，进一步提高概念图智能化信息处理技术的有效性和可行性。
3 结束语
综上，随着信息时代的到来，信息处理技术中已经广泛应用计算机技术。未来发展过程中智能化信息处理技术是必然趋势，利用计算机来对信息实施智能化处理是应用范围较广泛的一种技术。
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