基于本体的语义标引研究与实现

标引是资源管理与检索的基础.传统的标引方式仅停留在关键字异同的逻辑层面,忽略了文档语义层面上的信息.以本体的知识组织体系为基础,以抽取文档的语义向量为目标,提出了基于本体的语义标引思想,为基于概念匹配的语义检索创造条件.为了更清晰的描述标引过程,建立了基于本体的语义标引模型,并对模型中各环节进行详细的功能定义.参照具体的实例本体进行实验和分析.     

基于地理空间本体的语义检索相关度研究

以地理信息领域为应用背景,面向地理空间语义检索,基于地球信息科学中的空间拓扑理论,以空间本体为语义检索的概念空间,提出了一种语义相关度的算法。其特点是考虑了传统字面匹配相关度与语义关系相关度两部分的融合,同时引入了本体关系权值的机制控制在不同语义检索应用中本体的关联程度,并体现了其与语义距离的反比关系。通过所作的相关实验,验证了该语义相关度算法在地理空间语义检索应用中可以达到良好的效果,并且也为其他领域应用提供了较好的参考和借鉴价值。     

基于语义检索的构件库系统体系结构

语义检索是解决目前构件查准率和查全率不高的最好方法之一。该文研究了基于语义检索的构件库技术，能在构件入库时完成基于本体的构件语义描述，在检索时复用领域本体，实现构件隐含语义推理和匹配，检索出传统算法难以检索到的构件，为设计实现具体面向语义检索的构件库系统提供了一个参考模型。     

粗糙本体支持的信息语义检索

为了实现精确本体无法完成的信息的隐含语义挖掘,检索到满足用户请求的信息,引入粗糙本体实现对信息语义检索的支持。剖析了基于精确本体的信息语义检索的过程及其不足,引入了粗糙本体以扩展精确本体,阐述了粗糙本体支持的信息语义检索的理论模型、设计了语义相似度算法,给出了模型实现方法。实验结果表明,该检索方法较之精确本体支持的语义检索和基于关键词的语法检索具有更好的检索效果。     

基于本体的语义检索技术研究与实现

随着网络技术的发展和Internet上信息量的激增,信息检索系统作为网络信息平台的一个重要组成部分,在用户获取准确的网络信息过程之中发挥着重要的作用.传统的检索技术不能对这些信息提供语义级的组织、理解以及处理,寻找新的方法成为目前研究的热点.在现有语义检索方法的基础上,以本体为依据,提出了基于本体的信息检索系统.通过构建领域本体和推理规则,运用Jena实现了语义推理与检索功能,得出潜在的语义查询结果.提高了检索的查全率与查准率.     

基于玉米本体的语义检索系统

采用形式概念分析方法由词汇-文件关系表构造概念格并进行约简,建立玉米种植本体。提出基于领域本体的语义标注方法,改进现有的权值计算方法以获得特征词,经句法分析生成RDF三元组。实现基于领域本体的用户查询处理和查询推荐算法,研制面向玉米种植的语义检索系统,并选取100篇玉米种植文档作为实验文本集合进行对比实验,结果表明,该语义检索系统在查准率和查全率上均优于基于关键字的检索方法。     

基于本体的石油地质领域知识服务系统研究

信息服务主要使用检索词匹配的方式来返回检索结果,致使无法全面获取与语义知识相关的资源,因而检索结果无法准确地反映知识资源与用户检索需求之间的相似度。经研究,以本体技术和语义检索技术为基础的知识服务系统能够有效弥补传统信息服务系统的不足,改善由于地质资料标准化程度低、语义不一致而造成的检索效率低等现象。本文根据石油地质学科知识特点,提出了基于本体的石油地质领域知识服务框架,将本体技术和语义检索技术应用到石油地质学领域,形成包含资源层、知识层、产品层及服务层的石油地质领域知识服务系统。首先研究领域本体的构建技术方法,从领域资源中抽取知识,建立了结构化的、计算机可读的石油地质领域知识--领域本体;然后研究面向知识服务的信息资源组织方法,整合了石油地质领域多元、异构资源,形成了面向多类应用需求及层次的石油地质知识产品;最后,利用开源搜索引擎工具包Lucene和Jena本体解析工具包,建立了简单的语义检索原型系统,通过基于本体的语义扩展,实现了语义检索试验。试验结果表明,基于本体的石油地质领域知识服务系统能够准确地为用户提供检索结果,提高地质资料知识服务效果。     

基于个性化本体的图像语义标注和检索

针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

面向领域的语义搜索引擎的应用研究

针对基于关键字的搜索引擎缺乏语义的问题,提出了一种面向专业领域的语义搜索引擎模型.以领域本体形式化描述为基础,构建本体语义框架,进而给出语义搜索模型.在模型中,以概念、概念-实例以及关键字等3种扩展特征项作为基础,对查询扩展算法和文档语义标注算法进行了研究,并且构建了语义索引,通过引入向量空间模型判定扩展检索词与语义文档的相似度.实验结果表明,该模型较传统模型较大提高了检索的查准率和查全率.     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

基于语义学习的图像多模态检索

针对语义鸿沟问题,在语义学习的基础上设计图像的多模态检索系统。该系统结合3种查询方式进行图像检索。基于视觉特征的查询通过特征提取与相似度匹配进行排位。基于标签的查询建立在图像自动标注的基础上,但在语义空间之外的泛化能力较差。基于语义图例的查询能够在很大程度上克服这个缺陷,通过在显式或隐式的语义空间上进行查询,使检索结果更符合人类感知。实验结果表明,与基于纹理特征的图像检索相比,基于语义图例的检索具有更高的精度及召回率。     

基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。      

云计算下支持语义的可搜索加密方法研究

传统的云计算下的可搜索加密算法没有对查询关键词进行语义扩展,导致了用户查询意图与返回结果存在语义偏差,并且对检索结果的相关度排序不够合理,无法满足用户对智能搜索的需求。对此,提出了一种支持语义的可搜索加密方法。该方法利用本体知识库实现了用户查询的语义拓展,并通过语义相似度来控制扩展词的个数,防止因拓展词过多影响检索的精确度。同时,该方法利用文档向量、查询向量分块技术构造出对应的标记向量,以过滤无关文档,并在查询-文档的相似度得分中引入了语义相似度、关键词位置加权评分及关键词-文档相关度等影响因子,实现了检索结果的有效排序。实验结果表明,该方法在提高检索效率的基础上显著改善了检索结果的排序效果,提高了用户满意度。     

改进的基于概念相似度的文本检索

为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率。利用开源工具Jena, Lucene进行文本语义检索测试,验证该方法的可行性和有效性。     

海洋浮标管理信息系统的设计与实现

在通过分析海洋浮标数据特点的基础上,设计并实现一个海洋浮标管理信息系统。利用地理信息系统技术对浮标数据的空间性和时间性进行耦合,以统一的方式对空间数据和属性数据进行管理,在此基础上设计并实现海洋浮标管理信息系统。该系统可以实现了对浮标的多点、多路径、长时间序列的关联存储、条件检索和动态展现,通过将浮标总表与浮标分表相结合,实现浮标漂移路径的追踪。最后,通过应用实例证明了该系统的有效性与实用性。为海洋浮标资料的信息化管理提供有效的技术支持。     

基于语义主题相似度的Web教育资源查询方法

针对传统Web教育主体难以获得高可用教育资源的问题,提出了一种面向语义主题相似度的Web教育资源查询方法。该方法建立了本体概念语义网络（Ontology Concept Semantic Network,OCSN）,在此基础上,设计了基于语义主题相似度匹配的概念检索方法：在检索前主动将教育资源根据其语义和主题组织到本体概念语义网络中,然后建立一个基于语义特性的Web教育资源发现的垂直搜索引擎,并通过构造满足条件的相似度函数,将对应的语义距离映射为相似度,有效地提高了查询效率。实验结果表明此方法能够提高Web教育资源的查准率和查全率。     

基于语义分析的查询扩展方法

查询扩展是优化信息检索的有效途径。为此,提出一种基于语义分析的查询扩展方法,利用基于互信息的共现模型分析初检文档,并将其作为部分扩展源,用模型的统计结果剪枝由语义词典WordNet生成的语义树,限制扩展范围。从初检文档和语义词典两方面选取扩展词对原查询进行扩展形成新的查询集。对返回结果进行重排序,调整前n篇文档的查准率。实验证明该方法是切实可行的。     

基于领域本体的概念语义相似度计算研究

通过对领域本体参照下传统概念的3种语义相似度的计算模型研究,针对这3种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质,提出了一种改进的基于领域本体的概念语义相似度计算模型.实验结果表明,该计算模型通过定量的分析利用本体构词所描述的概念、特性之间的相似度,可以指导基于领域知识本体的语义查询中概念集扩充和查询结果排序,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

关联数据的自然语言查询方法

以RDF结构为基础的数据网的发展中,高效数据检索成为关键问题之一。形式化查询语言(如SPARQL)因其语法的复杂性及查询本体的相关性阻碍其效用的发挥,迫切需要新的方法或工具实现以自然语言为基础(如关键字检索)的检索。形式化查询语言是检索这类结构化数据的有效方式,用户习惯自然语言为基础的检索方式。因而如何自动将关键词为基础的检索方式转换成以形式化查询为基础的检索方式是实现数据网的重要一环。关联数据的自然语言查询方法自动将自然语言查询转换成SPARQL查询,提高系统的有效性和效率。文中在抽象转换度量模型的基础上,以本体为基础构建查询语义图及实现语义消歧,构建SPARQL查询。实验结果表明,该方法具有更高的召回率、精度及更低的时间消耗。