针对PBmice小鼠信息系统功能扩展的需求,文章提出并实现了PBMICE-SR语义检索框架。检索框架在PBmice系统基础上提供了智能获取数据的方法,提高了试验研究中数据获取的效率,避免了人为的操作失误,使原本需要大量专业人员进行的信息筛选和知识推理工作可以采用机器自动完成。文章主要阐述了PBMICE-SR框架在J2EE-SSH架构下,框架核心技术的研究,核心模块具体的设计与实现,和框架整体的测试分析。框架具体实施分为三个阶段,其研究方法和研究成果具体如下:一、检索数据准备阶段,其核心模块包括生物元数据自动抽取和抽取数据的RDF统一标记。文章在多分类支持向量机基础上结合特征词频计算模型,设计了生物元数据自动抽取模型DAGSVM-BM25,并利用Weka平台整合SSH框架对模型进行测试和实现,结果显示抽取模型的平均召回率和平均查准率都在96%之上。二、检索数据载入阶段,其核心功能是将准备好的数据载入系统框架。针对生物数据量大且复杂的特点,文章基于面向切面理论,提出了系统边缘逻辑分离机制,设计并实现了抽取数据载入切面。从系统加载时间和运行时占用资源角度来看,采用逻辑分离机制后,系统的载入时间缩减58.9%,系统运行时资源占用率降低约20%。三、检索执行阶段,这一阶段主要设计检索模型对载入的数据实例进行语义检索。文章基于SPARQL和OWL技术理论,设计了PBMICE-SR语义检索模型,并利用Jena框架整合SSH框架进行实现,检索示例表明语义检索模型在返回结果的精确度和匹配度上有明显的优势。文章核心内容包括:整合数据抽取、分类、标记、载入、检索等数据处理技术设计了PBMICE-SR语义检索框架;提出了数据载入边缘逻辑分离机制;设计了DAGSVM-BM25抽取模型和生物语义检索模型。