语义元数据的描述及生成技术研究

语义元数据是有关Web内容语义信息的数据描述,它的有效表示及生成是构建语义Web的关键性技术。本文在讨论各种语义元数据的表示方法后,研究语义元数据的生成技术,在分析现有技术的特点和不足后,评述语义元数据生成技术的发展趋势。     

基于移动Agent的元数据自动抽取研究

语义Web是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。在分析语义Web与移动Agent的基础上,提出了基于移动Agent的元数据自动抽取系统模型。该系统由三个层次构成网络信息层、移动Agent平台和元数据提取及管理模块,语义Web为解决元数据信息处理提供了一个基本的技术框架,其中核心层为XML,RDF,Ontology。最后,给出了改进的粒群优化算法作为移动Agent路由判定算法,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

数据库元数据的自动语义标注

语义异构是异构数据库信息集成中要解决的关键问题.为了使关系数据库的表和字段具有语义信息,将数据库元数据自动标注成语义元数据成为研究的热点.基于概念名和概念结构的语义相似度计算,提出了一种数据库元数据自动语义标注方法.首先从关系数据库的元数据中提取隐含的语义信息,并据此创建领域本体,然后通过计算元数据与本体实体间的语义相似度对提取的元数据进行自动语义标注,提出的相似度算法综合考虑了概念名称和结构的相似性,并采取了必要的优化措施进行改进.经实验测试证明,该方法具有较高的标注正确率,是一种行之有效的语义标注方法.     

基于元数据的同领域异构数据管理研究

根据某领域统一的元数据标准生成的元数据可以用来解决某领域内大量的异构原始数据难以共享、管理的问题。该文对元数据和基于元数据进行管理的理论基础进行了探讨,分析了数据和信息的含义与关系,指出元数据本质上是信息层次的概念,并说明了元数据的内容和结构、元数据的生成过程和依据元数据的管理模式,最后给出一个地理专业领域的实际系统来说明理论的应用。     

基于语义的轻量级数据集成方法

为解决现有数据集成方法的集成成本过高、缺乏语义信息等问题,对带有语义信息的轻量级数据集成方法开展研究.对本体、元数据等相关理论进行概述,给出了一种基于语义的轻量级数据集成方法,并详细分析了其中的两个主要过程:本体的识别和元数据的抽取、本体映射和基于本体映射的元数据集成,并进行了实例分析.分析结果表明,所给方法切实可行,用元数据集成替代数据集成能够避免大量数据的移动和存储,有效降低数据集成的成本,使数据集成过程轻量化,同时,语义信息的融入能够更好地为上层应用提供支持.     

数据网格中高效的元数据管理策略

在数据网格中,提出了采用完全分布方式、基于智能Cache和语义的元数据管理策略,在管理策略中设计一个元数据管理系统的体系结构SMICC.该体系结构引入了智能Cache和语义信息的方式来对元数据系统进行管理,减少远程访问时间和增加查询的准确度.SMICC可以利用智能Cache和语义信息处理不同的情况,可以根据本地可用的元数据进行查询的分解形成子查询,用户可以从本地Cache中获得元数据查询结果的一部分,剩下的部分可以从远程位置获得.通过语义信息和已有元数据,不仅可以使系统达到更好的扩展性和可用性,而且在保证用户访问质量的同时也提高了访问效率.     

基于本体的元数据管理系统的研究

介绍了运用本体和元数据相结合的思想解决异构数据库集成问题的系统,对基本思路、分层原理和设计方案进行了阐述.在该系统中,首先通过元数据来描述局部数据库的模式信息,然后引入本体来描述元数据中各种术语及相互关系的确切含义,采用分层的思想管理元数据从而建立语义统一的全局模式,达到屏蔽底层数据库异构的目的.该系统能从元数据中充分提取有用信息,利用本体从语义层面解决数据源之间的多种异构问题,极大的简化了对用户的查询处理.     

元数据管理系统的设计与实现

大规模并行数值模拟程序通常会被运行十几次甚至上百次,每次运行都会输出几十、上百、甚至上千时间步的数据,每个时间步会产生几十、上百、甚至上千个数据文件.传统的数据管理方法是使用记事本记录数值模拟结果相关的元数据信息,这种方法的缺点是大量的信息需要手工录入,同时也不方便数据查询和共享.元数据管理系统的设计目标是通过自动提取元数据来减少需要录入的元数据信息,通过集成管理与结果数据相关的各种数据来方便数据查询与共享.该系统包含5个组成部分:层次化自描述通用数据存储模型、科学计算元数据、元数据自动提取、对象数据库系统、Web界面元数据管理系统.通过用户试用,验证了元数据管理系统实现了预期的目标.     

基于论证关系判别的议论文句子排序研究

议论文自动生成是自然语言生成中一项极具挑战性的任务,与诗歌、故事等生成任务不同,所生成的文章需要句子语义明确、论证结构清晰并合理地表达出核心论点。上述特点使得现有的预训练模型难以准确地建模并自动生成,因此传统的检索式方法成为解决该问题的主要方式。但前人方法在句子检索和排序过程中只考虑了语义相关度,忽视了对逻辑论证关系的判别,导致语义不连贯、论证逻辑倒置等问题。针对上述问题,该文将自然语言推理应用于论证关系逻辑判别任务,提出了基于显式语义结构的论证关系逻辑判别方法,新模型在论证判别数据集上取得优于以往自然语言推理模型的效果。同时将论文判别结果作为显式特征应用于议论文句子排序模型,在议论文生成数据集中有效改善了排序模型的逻辑不一致问题并进一步提升了议论文生成系统的总体性能。     

The Research and Implement of Metadata Ontology＇s Construction Based on Meteorological Data Sets

文章在介绍气象数据集特征的基础上,运用面向对象的方法对气象数据集元数据进行对象化,提出了包括元数据类、数据集标识信息类等10个元数据类和表示元数据元素域的代码表类的构建方法,并在元数据类的基础上运用本体的构建方法构建了元数据本体,最后利用元数据本体进行语义推理并对文章的工作进行总结。     

基于本体的语义元数据管理

语义元数据在语义网格中扮演着关键的角色,它为实现服务的查找、匹配、发现过程提供必要的信息描述和决策支持.探讨了语义元数据的产生背景、功能分类以及基于本体的语义元数据的管理需求和通用框架,然后对现有典型系统的基于本体的语义元数据管理进行了深入地分析和比较,提出了基于本体的语义元数据管理未来研究内容.     

气象数据集元数据的本体推理研究与实现

文章在介绍气象数据集特征的基础上,运用面向对象的方法对气象数据集元数据进行对象化,提出了包括元数据类、数据集标识信息类等10个元数据类和表示元数据元素域的代码表类的构建方法,并在元数据类的基础上运用本体的构建方法构建了元数据本体,最后利用元数据本体进行语义推理并对文章的工作进行总结。     

基于元数据的关系数据库语义集成方法

提出一种基于元数据的关系数据库语义集成方法,将关系数据库动态转换成具有丰富语义的虚拟资源描述框架(RDF)视图,使关系数据库中的数据成为语义网上可以被机器理解和处理的“智能数据”。介绍语义集成框架并分析关系数据库与领域本体语义映射的原理和方法,提出语义元数据描述模型。分析语义查询分解与转换的方法,描述原型系统的实现与应用情况。     

一种基于本体的地理多维语义信息组织方法

针对地理信息元数据的语义关联特性和多维特性,提出了一种组织地理信息的方法。基于本体论描述不同地理信息元数据之间的语义关联特性;在此基础上,通过维层次编码量化在本体中所描述的层次结构;通过X树组织和检索处理后的多维数据,最后给出应用实例,说明理论的可用性。     

Construction and Optimization of Co-occurrence-attribute-interaction Model for Column Semantic Recognition

Government data governance is undergoing a new phase of transition from ``physical data aggregation'' to ``logical semantic unification''. Thus far, long-term ``autonomy'' of government information silos, leads to a wide spectrum of metadata curation issues, such as attributes with the same names but having different meanings, or attributes with different names but having the same meanings. Instead of either rebuilding/modifying legacy information systems or physically aggregating data from government information silos, logical semantic unification solves this problem by unifying the semantic expression of the metadata in government information silos and achieves the standardized metadata governance. This paper focuses on the logical semantic unification that semantically aligns the metadata in each government information silo with the existing standard metadata. Specifically, the names of the standard metadata are abstracted as semantic labels, and the column projections of silo relational data are semantically recognized to semantically align column names with the standard metadata and ultimately achieve the standardized governance of silo metadata. The existing semantic recognition techniques based on column projection fail to capture the column order-independent features of relational data and the correlation features among attributes and semantic labels. To address the above problem, we propose a two-phase model based on a prediction phase and a correction phase. In the prediction phase, a Co-occurrence-Attribute-Interaction (CAI) model is proposed to guarantee the column order-independent property by employing the parallelized self-attention mechanism; in the correction phase, a correction mechanism is introduced to optimize the prediction results of the CAI model by utilizing the co-occurrence of semantic labels. Experiments are conducted on a government benchmark dataset and several public English datasets, such as Magellan, and the results show that the two-phase model with a correction mechanism outperforms the current optimal model in macro-average and weighted average by up to 20.03% and 13.36%, respectively.     

基于语义相似性的跨模态图文内容筛选存储机制研究

随着多媒体数据的爆发式增长,云端数据呈现出大规模多模态混合并存的特性.服务于数据分析的传统存储系统因为缺乏数据的语义管理而面临读取延时超长的挑战.针对图像和文本2种模态数据,在传统存储系统之上提出一种跨模态图文数据内容筛选存储机制(cross-modal image and text content sifting s...     

面向列语义识别的共现属性交互模型构建与优化

政务数据治理正在经历从“物理数据汇聚”到“逻辑语义汇通”的新阶段.逻辑语义汇通是指针对各孤岛政务系统因长期“自治”而形成的元数据缺失、元数据同名不同义以及同义不同名等问题,在不重建或修改原系统代码以及不物理汇聚各政务数据的前提下,通过技术手段,统一各孤岛信息系统元数据的语义表达,实现元数据的语义互联互通.该工作是将各孤岛信息系统的元数据语义对齐到已有的标准元数据上,具体地,将标准元数据名称看作语义标签,对孤岛关系数据的列投影进行语义识别,从而建立列名和标准元数据的语义对齐,实现孤岛元数据标准化治理.已有基于列投影的语义识别技术无法捕捉到关系数据的列顺序无关性特征以及属性语义标签之间的相关性特征,针对这一问题,提出了基于预测阶段和纠错阶段的两阶段模型:在预测阶段,提出了共现属性交互的CAI模型(co-occurrence-attribute-interactionmodel),利用并行化的自注意力机制保证列顺序无关的共现属性交互;在纠错阶段,结合语义标签之间的共现性,通过引入纠错机制(correction mechanism),优化CAI模型预测结果.在政务基准数据和Magellan等多...     

基于本体和语义网格的空间元数据管理研究

随着Internet的飞速发展,网络中的空间信息资源也在急剧膨胀.首先分析了目前空间元数据管理中存在的问题;接着对基于语义网格的空间元数据管理体系进行了深入研究,提出利用本体技术实现空间元数据在不同行业中的全面共享,并给出具体的框架模型;最后结合具体实例对此模型进行了详细地分析.     

基于语义关联技术的信息检索策略

为提高在海量数据中的信息检索效率,分析了元数据目录服务技术的现状及其不足,通过引入语义关联技术,将语义关联的信息检索技术与网格信息服务技术有效结合,提出了一种改进的能有效提高检索效率的检索框架,并结合实例进行了描述.实验结果表明,该优化的语义关联查询方法是有效、可行的,能有效提高海量数据中信息检索的查准率和查全率.