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1.
讨论了语义Web浏览器环境下RDF数据推理与查询面临的若干挑战:动态性、可伸缩性、及时性和可信性.提出了一种基于前向链的规则推理方法,通过动态提取与查询相关的规则和事实来处理动态性和可伸缩性挑战.该方法通过MagicSets优化技术提高推理性能来满足及时性要求.提取的规则包含了本体公理转化而来的规则.为了提高推理结果的...  相似文献   
2.
张祥  葛唯益  瞿裕忠 《软件学报》2009,20(10):2834-3843
随着语义网中RDF数据的大量涌现,语义搜索引擎为用户搜索RDF数据带来了便利.但是,如何自动地发现包含语义网信息资源的站点,并高效地在语义网站点中收集语义网信息资源,一直是语义搜索引擎所面临的问题.首先介绍了语义网站点的链接模型.该模型刻画了语义网站点、语义网信息资源、RDF模型和语义网实体之间的关系.基于该模型讨论了语义网实体的归属问题,并进一步定义了语义网站点的发现规则;另外,从站点链接模型出发,定义了语义网站点依赖图,并给出了对语义网站点进行排序的算法.将相关算法在一个真实的语义搜索引擎中进行了初步测试.实验结果表明,所提出的方法可以有效地发现语义网站点并对站点进行排序.  相似文献   
3.
事件抽取是构建知识图谱的关键前置任务之一,而事件论元抽取是事件抽取的子任务,对事件抽取质量有显著影响。针对现有的流水线式事件抽取方法在论元抽取时忽略了触发词和论元间、论元和论元间相互关系导致抽取质量低的问题,该文提出了一种基于双向门控循环神经网络(Bi-GRU)的事件论元抽取方法。该方法融合Bert词向量、词性特征、词位置特征和触发词类型特征作为输入,采用Bi-GRU网络对文本中的词进行编码,进而应用改进的多注意力机制为句子不同部分分配权重提取句子级别特征,最后通过全连接层实现论元识别和角色分类。在基准数据集上进行了实验验证,结果表明论元识别和角色分类任务的F1-score值分别达到了69.2%和61.6%,优于现有方法。  相似文献   
4.
触发词检测是事件抽取的一项基本任务,该任务涉及对触发词进行识别和分类.目前,已有工作主要存在两方面的问题:1)用于触发词检测的神经网络模型只考虑了句子的顺序表示,且通过顺序建模的方法在捕捉长距离依赖关系时效率较低;2)基于表示的方法虽然解决了手动提取特征的问题,但用作初始训练特征的词向量对句子的表示程度有所欠缺,难以捕捉深层的双向表征.因此,文中提出了一种基于BERT模型和GCN网络的触发词检测模型BGCN,该模型通过引入BERT词向量来强化特征表示,并引入句法结构来捕捉长距离依赖,对事件触发词进行检测.实验结果表明,所提方法在ACE2005数据集上的表现优于其他现有的神经网络模型.  相似文献   
5.
随着语义Web研究的发展,其数据量也不断增长,要实现语义Web追求的目标——数据的共享和重用,语义Web上的实体搜索和文档搜索必不可少。而面对这样不断增长的数据以及不同于传统Web的搜索要求,就需要使用链接结构分析来指导语义Web上的搜索。同时,语义Web的发展现状也无时无刻不吸引着研究人员的关注,而链接结构分析对于揭示其宏观结构起着关键作用。分别从实体和文档两个粒度对面向语义Web链接结构分析的研究进行总结,特别关注链接模型的构建以及链接结构分析方法的应用。  相似文献   
6.
关系数据库的关键词搜索面临的最大挑战在于满足需求的答案可能来自多个关系的元组的组合。现有主流方法通过定位每个关键词对应的元组并动态发现元组之间的关联来得到搜索结果。然而当数据库规模较大或模式复杂时,这些方法存在搜索效率低的问题;此外,这些方法因只能支持简单的关键词查询而实用性受到限制。为此,提出对元组的组合进行预先索引从而加快搜索,此外还对其索引效率及查询能力进行改进以提高系统的可用性。首先,为了提高搜索和索引效率,提出基于模式图的元组连接枚举技术,该技术利用无环模式图枚举合适的关系连接,将其转换为SQL语句在数据库中执行以得到可能的元组连接;其次,为了保证结果的紧致性,提出了1到m元组连接的预先索引与顺序搜索机制,该机制对元组连接进行由小到大的搜索,并限制所有包含已有结果的元组连接都不再参与搜索;最后,为了支持复杂查询,提出基于域的索引结构,为每个元组连接建立面向不同查询类型的域,通过查找多个域并对结果进行逻辑组合得到最终结果。实验表明,相比于已有技术,本技术具有较快的索引速度与较高的查询效率,并能提供如布尔查询、属性查询等的复杂查询能力。  相似文献   
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