一种基于OWL的语义网数据划分与并行加载方法

随着语义网数据规模的爆炸式增长,海量数据存储和检索面临越来越严峻的挑战,分布式数据库与并行计算已成为其主要解决方案。基于列存储分布式数据库HBase设计了一种多表语义网数据存储模型,实现从OWL本体定义到存储模型的映射。基于OWL本体定义信息对语义网数据实现按类划分,并将三元组存储于主体所属于的类的两张表里,采用MapReduce框架实现并行的数据划分和加载任务,最后在Hadoop集群环境下对方法进行了可行性验证。     

基于语义的数据库关键词检索系统

数据库关键词检索技术是当前的一个重要研究方向,它结合了传统数据库结构化数据存储效率高和信息检索系统非结构化数据检索方便高效的优点。本文介绍一种基于语义的数据库关键词检索系统的设计与实现,该系统以企业级应用开发标准J 2EE为基础,结合数据库技术、语义Web技术和关键词检索技术,可实现关系数据库的语义理解和关键词检索。对系统实现涉及的主要技术点：倒排索引、概念相似度和语义计分公式进行了深入分析,提出一种改进的倒排索引结构和一个新的基于语义的信息检索计分公式。     

局部自适应复合绝缘子检测与憎水性分类网络

憎水性等级(Hydrophobicity Class,HC)是衡量绝缘子性能的重要指标之一。在实际环境的多种因素作用下绝缘子伞裙表面存在局部憎水性差异,为了准确识别绝缘子的性能,本文提出了一种基于深度学习的局部自适应绝缘子检测与憎水性分类模型。首先,通过绝缘子分割模块分离绝缘子与背景区域,为后续针对绝缘子区域的操作提供分割信息;然后将绝缘子区域划分为固定大小的图像块,在缩小分辨率减小运算难度的同时保留了绝缘子表面的细节信息;最后通过憎水性分类模块分析图像块内绝缘子的憎水性。实验使用巡检维护现场的绝缘子图片作为样本集,分阶段构建模型,分别对分割阶段和憎水性分类阶段的准确性进行评估。实验结果显示分割阶段模块能有效识别绝缘子和背景区域,交叉验证的测试集准确率均大于97.21%,并且憎水性分类阶段模块能准确分析绝缘子憎水性,对140幅测试图片的识别准确率达到98.65%。经过实验证明本文提出的模型在复杂自然环境中检测绝缘子性能是一种有效的解决方案。     

多类型分类器融合的文本分类方法研究

传统的文本分类方法大多数使用单一的分类器,而不同的分类器对分类任务的侧重点不同,就使得单一的分类方法有一定的局限性,同时每个特征提取方法对特征词的考虑角度不同。针对以上问题,提出了多类型分类器融合的文本分类方法。该模型使用了word2vec、主成分分析、潜在语义索引以及TFIDF特征提取方法作为多类型分类器融合的特征提取方法。并在多类型分类器加权投票方法中忽略了类别信息的问题,提出了类别加权的分类器权重计算方法。通过实验结果表明,多类型分类器融合方法在二元语料库、多元语料库以及特定语料库上都取得了很好的性能,类别加权的分类器权重计算方法比多类型分类器融合方法在分类性能方面提高了1.19%。     

基于分布的中文词表示研究

针对基于分布的中文词表示构造过程中的参数选择问题进行了系统性的研究。选择了六种参数进行对比实验,在中文语义相似度任务上对不同参数设置下得到的中文词表示的质量进行了评估。实验结果表明,通过选择合适的参数,基于分布的词表示在中文语义相似度任务上能够得到较高的性能,而且,这种高维的词分布表示的质量甚至优于目前流行的基于神经网络（Skip-gram）或矩阵分解（GloVe）得到的低维的词表示。     

基于词向量与TextRank的关键词提取方法

针对词汇语义的差异性对TextRank算法的影响进行了研究,提出一种基于词向量与TextRank的关键词抽取方法。利用FastText将文档集进行词向量表征,基于隐含主题分布思想和利用词汇间语义性的差异,构建TextRank的转移概率矩阵,最后进行词图的迭代计算和关键词抽取。实验结果表明,该方法的抽取效果相比于传统方法有明显提升,同时证明利用词向量能简单而有效地改善TextRank算法的性能。     

基于随机游走模型的维基百科语义关系研究

运用随机游走模型提出了一种基于维基百科的语义相关度的计算方法。维基百科中包含了丰富的链接结构,这些链接结构一定程度上能够反应词条之间概念上的相关性,以内容链接和外部链接关系来计算基于维基百科的语义相关度,并在WS-353数据集上进行了实验,取得了较好的准确性。     

基于扩展查询表达式的XML关键字查询

目前可扩展标示语言(XML)关键字查询大多是基于最小公共祖先(LCA)语义子树产生查询结果,而未能加入除LCA语义子树之外与用户查询意图相关的结果。为解决该问题,提出一种基于扩展查询表达式的XML关键字查询方法。将用户查询日志作为查询扩展统计模型,对其进行统计分析,并结合最佳检索概念判断是否需要扩展查询表达式。使用XML TF-IDF方法计算候选属性的权重,根据初检结果的上下文信息,利用聚类方法获得与查询意图最相关的扩展查询关键字,从而扩展查询表达式。实验结果表明,与XSeek和基于语义词典的查询扩展方法相比,该方法的平均F度量值分别提高了7%和17%,具有较高的查询质量。     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。     

一种基于族相合性的文本增量聚类箅法

传统文本聚类方法只适合处理静态样本,且时间复杂度较高。针对该问题,提出一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。采用基于词项语义相似度的文本表示模型,利用词项之间的语义信息,通过计算新增文本与已有簇之间的相合性实现对文本的增量聚类。增量处理完部分文本后,对其中错分可能性较大的文本重新指派类别,以进一步提高聚类性能。该算法可在对象数据不断增长或更新的情况下,避免大量重复计算,提高聚类性能。在20 Newsgroups数据集上进行实验,结果表明,与k-means算法和SHC算法相比,该算法可减少聚类时间,提高聚类性能。