一种基于Swoogle 本体映射的改进算法

基于Swoogle 的本体映射关键步骤在于通过本体搜索引擎动态的获取多个背景本体。然而,目前该步骤却存在无法找到与某些概念相关联的背景本体,以及由于词义的模糊性搜集了错误的背景本体的问题。针对第一个问题,提出利用基于虚拟文档的映射技术,提取在WordNet 中与概念同义的同义词,把原先的对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,进而提高本体搜索面,获取更多背景本体;针对第二个问题,提出基于语义环境的动态本体映射的新映射方法,采用该方法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验显示改进后的方法有效的提     

基于本体的语义查询优化

Web信息检索技术已经在全世界广泛应用,然而,搜索引擎的查全率和查准率却不能够令用户满意,因此提出了一种基于通用本体WordNet的语义层次结构.通过计算和分析查询关键字与本体库的映射达到查询优化的目的.该方法通过建立一个简单的语法树并且索引WordNet,对查询关键字词法特性和本体实例之间语义关联强弱进行扩展和分析,提高了查询关键字到本体概念映射的完整性和准确率,进而帮助搜索引擎对用户的意图作出有效推测.实验表明,该方法可以有效地优化查询.     

基于WordNet的Web服务发现模型

针对目前语义Web服务发现机制只能基于一个本体发布,查找的缺点,结合WordNet本体库与OWL-S语义描述语言设计一个语义明确的Web服务发现模型。该模型中采用OWL-S对Web服务进行语义描述,对领域相关本体中的概念进行预处理,以WordNet提供的术语语义为基础,建立一个全局领域相关本体。这种全局领域本体建立方法避免了因对概念理解不统一而产生的不一致性,得到的本体易于扩展。     

基于WordNet的信息内容安全本体构建

为提高信息内容的安全性,将信息内容安全本体(ICSO)引入相关系统与技术。基于给定的初始ICSO,利用WordNet构建信息内容安全本体。采用抽取算法自动从WordNet中抽取信息内容安全领域的相关概念及其关系,根据is_a关系添加规则有效组织ICSO。该方法快速高效,生成的ICSO概念和关系准确,只需改变初始本体就能从WordNet中抽取所需领域的本体。     

基于WordNet的本体澄清

由于本体能够消除概念的混淆和重用知识,因此它的质量对于语义网技术的应用非常重要.为了提高本体的质量,很多的工作集中在概念建模,但是本体表示这个非常重要的方面一直被忽视.目前本体的表示使用的是词(term),但同一个词可能有很多不同的意思,这样在基于本体的应用时将导致不清楚或错误的理解.为了解决这个问题,使用定义在WordNet中的词义(sense)而不是词来作为本体的表示,其原因是词义只有唯一的意思.本体澄清的定义为利用目标词周围的本体元素和被它标注的文档附近的词,对目标词进行自动消歧的过程.通过计算目标词义和它的邻居词的语义相似度,语义相关度最大的词义将选为正确的词义.实验表明,我们的算法有很好的性能.与最好的消歧算法相比,概念(Concept)精度差不多是名词精度的2倍,关系(Property)精度差不多是动词精度的3倍.实验证明了我们的算法在半自动的本体净化过程中也是非常有效的.     

基于语义的文档标注方法研究

针对现有语义标注系统效率低下的现状,借鉴NCBO Annotator的思想,提出了一种基于语义的文档标注方法,旨在结合本体知识库和WordNet的语义知识,构建具有丰富语义描述能力的字典库,并利用字典库实现文档的语义标注.实验表明,本方法能够提高搜索资源的语义,进而提高搜索的准确度.此外,利用本方法还可提供语义扩展搜索.最后将字典库和标注过程以RESTful Web Service的方式呈现,极大地方便了广大用户对字典库和语义资源的使用.     

本体映射中名称策略与结构策略的改进算法

分析传统本体映射中名称策略与结构策略的主要不足.针对前者提出一种新的基于WordNet名称策略,该策略实现名称核心词汇的WordNet定住用以消除词义模糊性,从而提高词相似度计算的精确度,并在词相似度合并中采用C-C原则,改善传统词相似度合并的盲目性;针对后者,提出基于概念信息量的相似度传播算法,通过本体的结构信息获取概念信息量,提高结构策略的可信度.实验结果显示,改进后的算法在保证查全率的同时有效的提高了查准率.     

基于本体的信息检索研究

介绍了本体Ontology的概念和理论知识,提出一种基于本体的Web信息检索模型.该模型利用本体技术对Internet上的各类信息进行领域分类,规范用户信息检索模式,以达到快速、准确找到用户所需信息的目的.     

基于Web的本体检索系统的设计与研究

为了有效地检索分散于Web中的本体,提高其可重用性。以WordNet本体和Jaccard相似度公式为基础,设计一个基于Web的本体检索系统,以此来查询分布在网络上的本体,给出系统模型、模块功能介绍以及系统实现方法,通过系统的实验测试验证了该系统的可用性。     

一种基于Web的通用本体学习框架

提出一种通用的多策略本体学习框架,通过对Web上各专业领域文档集进行挖掘来实现本体自动构建。讨论本体学习中本体概念的抽取、概念之间语义关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术,通过实验对算法进行测试和评价。由于集成了多种机器学习算法,该方法在概念抽取和语义关系学习方面具有更高的准确性,采用通用本体WordNet和HowNet作为语料库,可适用于不同的专业领域。通过按需获取Web文档,该方法能实时生成本体。     

基于领域本体的语义标注方法研究

介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础.     

Web服务自动语义标注的本体定位方法研究

面向服务架构中,分布式网络计算的实现依赖于服务交互问题的有效解决。为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为服务的动态发现和组合提供底层支持。服务语义标注技术满足了上述需求,它是指通过共享域本体中机器可理解的元数据表示服务元素。本文将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注注问题,并提出了一种基于机器学习的域标注算法,对实际服务的标注实验验证了该算法的有效性     

一种有效的服务资源自动语义标注方法

在服务网格中,分布式网络计算的实现依赖于如何在OGSA下实现服务交互问题的有效解决.为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为网格服务的动态发现和组合提供底层支持.服务语义标注技术满足了上述需求,它提出使用共享域本体中机器可理解的元数据标注服务资源描述.提出了一种有效的服务资源自动语义标注方法,该方法将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注问题,提出了基于机器学习的域标注算法,对实际服务资源的标注实验验证了该算法的有效性.     

一种新的基于相似度计算的本体映射算法*

领域本体在知识的共享和重用方面起着重要的作用。本体映射是解决本体异构,在不同本体间建立语义关联的一种有效的方法。针对不同本体间的本体概念映射提出了一种新的概念相似度的综合计算方法,从本体概念名称、属性、结构和实例四个方面讨论本体概念的相似度,同时提出在涉及概念名称和属性名称时,使用其同义词扩展集参加计算,计算综合相似度时,分别用手工和自动的方法赋予权值。实验证明改进的算法提高了本体概念映射的查全率。     

一种基于Rough本体的信息检索方法

基于本体的信息检索是实现知识检索的有效途径,针对目前本体支持的形式化概念还不足以表示不完备知识的问题,提出一种基于Rough本体的信息检索方法,该方法中本体以本体信息系统的形式表示。用户提交关键字查询后,首先结合基于关键字检索的方法在预先定义的语义文档空间中搜索文档,然后利用关联搜索的方法来搜索与关键词关联的个体集和属性集,以属性集作为等价类构造Rough本体的近似空间,最后通过近似空间计算个体集和文档集的相似度,根据相似度高低对文档排序。实验表明,此方法比基于关键字和基于经典本体的方法有更高的查准率。     

Variable weight semantic graph‐based ontology mapping method

The mapping method that is based on the name and structure of the ontology elements is the strategy used in most mapping methods. Methods using the name often only use the similarity between the individual elements in the ontology to predict the semantic relations between two ontologies, while the latter measure the mapping between two ontologies by means of the structural relations between the elements. The effects of these two kinds of mapping strategies are not ideal. Addressing this issue, the work presented in this paper proposes an ontology mapping approach, in which the ontology element name and structure are combined. It uses the approaches based on linguistics and distance to generate a variable weight semantic graph. On this graph, the similarity of element names and structure are calculated through iterative computation. In the process of iteration, similarity result values are constantly adjusted. The approach avoids the problem of single methods that cannot use the entire amount of ontology information; therefore, it provides a more ideal mapping result. For making full use of the message of ontology, our implementation and experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the mapping approach.     

一种综合事件本体相似度计算方法

事件本体相比于传统本体具有更加丰富的语义信息,在面向事件的大数据集成中更具优势,然而用传统的本体相似计算方法计算事件本体相似度存在很多不足,提出了一种综合的事件本体相似度计算方法。该方法以词语相似度、集合相似度、层次结构相似计算为基础,然后从事件类名称、事件类要素、事件类层次结构和非层次结构讨论事件本体的相似度,最终获得事件本体的综合相似度。实验表明该方法相比传统本体相似度计算方法准确率更高,语义信息更加丰富。     

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。     

基于领域本体的政务信息检索系统

现有政务信息检索系统存在两个主要问题:一是采用基于关键词匹配的检索技术忽略了对用户检索条件的语义理解,缺乏对于文档实质内涵的准确描述;二是由于对政务信息领域知识的缺乏,用户不能很好地提出符合自己检索需求的检索条件。针对这些问题,提出了基于领域本体的政务信息检索方法,即通过引入本体,在文档和检索条件间建立一种基于本体的由本体中的词汇集组成的结构化的对应关系;设计并实现了相应的概念词抽取、检索条件扩展算法以及原型系统。实验结果表明,该方法在检索的查全率和查准率方面都有很大的提升。     

基于本体集成的语义标注模型设计

语义Web的全面实现需借助于语义标注,标注网页信息会涉及到多个本体.据此,通过研究桥本体,提出一个在本体集成的基础上建立起来的多本体语义标注模型.该模型利用桥本体集成顶层本体和多个领域本体,同时借助基于本体的信息抽取技术对网页进行语义标注,并将标注信息存入标注库,使标注信息与网页分离,提高语义检索的效率.通过举例说明了本模型的合理性.