基于属性粒度商空间的本体形式化与检验

针对传统的本体形式化过程中从一个本体层次空间跳转到另一个本体层次空间存在的问题,将粒度计算思想引入本体建模领域,利用属性粒度商空间理论构建本体形式化模型,定义模型的各个部分,在此基础上对基于属性粒度商空间的本体形式化模型进行检验,验证该模型可以较好地满足本体层次之间的跳转及推理关系。     

基于属性粒度商空间的本体形式化与检验

针对传统的本体形式化过程中从一个本体层次空间跳转到另一个本体层次空间存在的问题,将粒度计算思想引入本体建模领域,利用属性粒度商空间理论构建本体形式化模型,定义模型的各个部分,在此基础上对基于属性粒度商空间的本体形式化模型进行检验,验证该模型可以较好地满足本体层次之间的跳转及推理关系。     

本体的研究现状及其应用

本体作为一种在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,已在信息系统的许多领域得到广泛的应用。本文从本体的概念分类、本体在信息检索中的应用、基于XML或RDF的本体描述以及本体在语义Web中的应用等方面进行了系统阐述。     

基于本体的知识库模型研究

本体作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,近年来在计算机的许多领域得到了广泛的应用。其中,基于本体的知识构建是一个复杂的系统工程。就目前的研究状况来说,主要是解决如何构建知识模型的问题。本文运用本体知识模型相关的理论,在分析了本体论、知识库和知识库系统概念的基础上探讨了本体论在知识库系统中的应用和方法,提出了一种基于本体的知识模型,并阐述了基于本体的知识库构建方法。     

层次式本体模型的领域分析与设计方法的研究

本体是研究客观事物的系统化表达,即研究主观认识与客观存在之间的关系。在知识工程中,主要研究如何描述知识更加准确,使其更加贴近知识的本来面目。本文提出层次式本体模型,按照知识的通用程度,将本体划分为建模元数据层、顶层本体层和子领域本体层,各层的元素之间具有清晰的、明确的语义关系,从而具有更加丰富和强大的知识表达和建模能力。在领域工程中,层次式本体模型可以用于领域知识建模,并在领域分析和领域设计之间建立规则联系。本文以MES领域为背景,应用上述方法作研究。     

应急事件的Ontology研究与建模

文章对本体的定义和本体的理论方法做了深入研究分析，阐述了使用UML为本体建模的可行性，提出使用RUP支持的UML对应急系统中本体建模的指导性原则。该应急本体建模的混合方法，突破了传统的建立本体方法的局限。应急系统中的本体建模方法的可行性在实际项目中得到了检验。     

本体在旅游信息系统中的应用研究

将语义Web技术引入旅游信息领域,设计基于本体的旅游信息系统。在分析本体建模方法和旅游信息基本功能基础上,定义旅游本体和旅客本体的类及其属性和关系,解决语义层次上信息共享和交互问题。分析系统的结构,阐述基于本体的描述逻辑的推理,实现对旅游业海量信息的智能化管理。本体评估结果表明,系统能进一步保证旅游领域知识的一致性和完备性,并有效实现信息的语义化查询和智能化服务。     

应急预案流程的Petri网建模方法研究

为了提高应急信息系统模型的语义基础,提出了一种基于Petri网的应急预案流程的建模方法。以ABC模型为上位本体建立了应急预案流程本体,提出了应急预案流程的Petri网建模过程,并定义了应急预案流程中本体和层次Petri网的映射规则。使用该方法对某公路桥梁抢修应急预案流程进行Petri网建模,并通过仿真分析验证了建模方法的有效性。     

医疗诊断本体自动生成系统的研发

本体是概念化的明确的规范说明,其目标是捕获相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解。确定该领域内共同认可的词汇,并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇（术语）和词汇间相互关系的明确定义。传统的手工本体建模是一项耗时费力的繁杂工作。研发一个面向医疗诊断领域的本体自动生成系统,主要是对电子病历进行分析挖掘．构造医疗诊断本体．为今后的医疗诊断智能系统的开发建立知识基础．     

医疗诊断本体自动生成系统的研发

本体是概念化的明确的规范说明,其目标是捕获相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的词汇,并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇(术语)和词汇间相互关系的明确定义。传统的手工本体建模是一项耗时费力的繁杂工作。研发一个面向医疗诊断领域的本体自动生成系统,主要是对电子病历进行分析挖掘,构造医疗诊断本体,为今后的医疗诊断智能系统的开发建立知识基础。     

基于本体的网络管理信息模型映射方法

为达到网络管理系统间信息共享及解决其信息模型间语义异构问题,分析了网络管理信息模型现状和本体映射技术的优势,提出基于本体的信息模型自动映射方法。该方法将信息模型转换为本体后,通过动态适应的多策略本体匹配得到映射结果。同时开发了原型系统OntoNM,其通过Protégé和信息模型开发工具包来实现。通过实验评价得到推荐策略,且实验结果表明该方法提高了信息模型映射的效率。     

基于本体的产品设计知识表示研究

针对目前的产品设计知识表示模型或是只局限于产品设计的某一阶段,或是局限于某一设计领域,对产品设计知识的概念存在着分类不清等不足,文中提出一种产品设计知识本体构建方法,并构建基于本体的产品设计知识表示模型。通过分析产品设计知识本体产生的知识概念、属性及知识概念间关系,形式化地定义和描述表示产品设计领域所包含的知识资源,提高企业产品设计知识共享和重用效率。以色选机设计知识表示为例,验证了所提出模型的有效性。     

面向细粒度意见挖掘的情感本体树及自动构建

该文定义了一种用于细粒度意见挖掘的情感本体树结构,并基于细粒度意见要素抽取技术提出本体树的自动构建方法。重点研究了评价搭配抽取算法、搭配倾向预测算法以及特征聚合算法,并在解决搭配倾向预测及特征聚合问题时引入了互联网资源的自然标注性。在COAE2011实验3评测数据集上的实验结果证明了该算法在评价搭配抽取、搭配倾向预测上都取得了很好的效果。     

本体的查询与推理机制研究

首先介绍了本体的定义并对其查询模型进行了探讨,然后在对已有的本体查询语言进行了比较和评价后认为,要充分利用本体的模式信息进行查询就必须提高查询的推理能力,重点对DQL(OWL-QL)的逻辑基础和推理机制进行分析,并提出本体查询语言的发展应该是在本体Web语言上进行语义规则的扩充。     

基于本体的产品服务知识模型研究

为了对产品服务过程中的服务知识进行有效管理和重用,在对服务知识进行分析的基础上,结合本体的特点和构造方法,提出了产品服务知识领域本体构建过程模型;重点构建了产品服务过程中的产品知识、客户知识和服务资源知识模型;并基于此提出了产品服务领域本体知识体系结构,为产品服务领域知识的共享和重用提供基础。     

基于本体和粗糙集的协同产品设计知识约简

协同产品设计具有知识来源广、知识类型复杂多样等特点。为简化产品设计知识库并从中有效地提取出对产品设计人员有价值的知识,提出了基于本体和粗糙集的协同产品设计知识约简方法。首先通过引入本体技术对设计知识进行本体建模、显式定义语义和统一表达,以增加产品设计知识的语义;然后通过决策属性的正域及核求解等知识约简方法将设计知识库中对设计人员不重要的、冗余的知识进行约简,精练设计知识库,分析并求解出了约简后知识库中知识的依赖度,从而为设计人员选取与设计密切相关的知识提供依据。最后以汽车发动机的协同设计为例介绍了本文的方法。     

EOSentiMiner: an opinion-aware system based on emotion ontology for sentiment analysis of Chinese online reviews

With the growing availability and popularity of online reviews, consumers' opinions towards certain products or services are generated and spread over the Internet; sentiment analysis thus arises in response to the requirement of opinion seekers. Most prior studies are concerned with statistics-based methods for sentiment classification. These methods, however, suffer from weak comprehension of text-based messages at semantic level, thus resulting in low accuracy. We propose an ontology-based opinion-aware framework – EOSentiMiner – to conduct sentiment analysis for Chinese online reviews from a semantic perspective. The emotion space model is employed to express emotions of reviews in the EOSentiMiner, where sentiment words are classified into two types: emotional words and evaluation words. Furthermore, the former contains eight emotional classes, and the latter is divided into two opinion evaluation classes. An emotion ontology model is then built based on HowNet to express emotion in a fuzzy way. Based on emotion ontology, we evaluate some factors possibly affecting sentiment classification including features of products (services), emotion polarity and intensity, degree words, negative words, rhetoric and punctuation. Finally, sentiment calculation based on emotion ontology is proposed from sentence level to document level. We conduct experiments by using the data from online reviews of cellphone and wedding photography. The result shows the EOSentiMiner outperforms baseline methods in term of accuracy. We also find that emotion expression forms and connection relationship vary across different domains of review corpora.     

基于本体的产品知识表达

产品开发过程分工的加强、市场和全球化竞争的激烈都要求工厂能够更迅速地生产更廉价和质量更高的产品，而这需要一个更有效并且强有力的产品知识管理系统，以支持产品知识的表达、重用、共享和交流等．研究了产品知识表达的模型，即S—B—F，结合本体描述语言构建了流本体和功能本体，设计出基于本体的产品知识表达，并进一步提出了可行的应用模型。     

基于CRFs和领域本体的中文微博评价对象抽取研究

微博情感分析是对微博内容进行细粒度的挖掘,有着重要的研究价值。微博评价对象的抽取是微博情感分析研究的关键问题之一。为了提高中文微博评价对象抽取的准确率,该文在中文微博特征分析和微博评论本体构建研究的基础上,尝试从词、词性、情感词以及本体四个方面进行特征选择,采用CRFs模型对评价对象进行抽取。该文将提出的方法运用到COAE2014测评的Task5评价对象抽取任务中,宏平均准确率达到61.20%,在所有测评队伍中居第一。实验结果表明,将本体特征引入到CRFs模型中,能够有效地提高评价对象抽取的准确率。     

基于Web的本体学习模型的设计与实现

对本体(ontology)的研究在计算机科学领域变的越来越广泛,但手工构建本体是一项繁琐而辛苦的任务,还容易导致知识获取瓶颈,无法保持本体的更新。本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的自动或半自动构建。该文提出了基于Web的本体学习模型,分析了模型实现中的文档预处理、术语抽取、概念选择、概念分类等关键技术。