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针对复杂产品研发过程中多领域协同对产品知识共享和重用的需求,提出一种语义驱动的集成化产品建模方法.结合多本体技术,给出了集成化产品建模框架,该框架由概念层和模型层构成,概念层包括高层核心产品本体和领域本体,模型层由主模型和领域模型等一族模型构成;同时还给出了集成化产品模型的形式化语义描述,在构建高层核心产品本体的基础上建立主模型;基于多领域本体,进行由概念层语义驱动的领域模型快速重构,在语义理解基础上实现跨领域的产品知识重用. 相似文献
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基于本体的语义网检索模型及关键技术研究 总被引:4,自引:1,他引:3
为解决传统的基于题,构建了一个基于本体的语义网检索模型.提出了一种领域本体库和应用本体库的构建方法,给出了查询本体的生成以及相似本体匹配推理的方法,实现了以该模型为基础的试验性检索系统.实验结果表明,该模型能够进行本体的语义推理,在一定程度上增强信息检索系统的语义处理能力,检索效率得到了改善. 相似文献
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李桂华 《计算机与信息技术》2010,(Z1)
本体语言OWL和Jena应用接口是实现语义网应用的重要工具。针对传统信息检索系统查询质量不高的问题,引入语义网技术实现语义信息检索可以提高查询质量。语义信息检索的关键在于构建合适的本体。通过对计算机科学领域信息的收集,运用OWL语言创建计算机科学本体,并利用Jena提供的查询机制实现了对该本体的语义信息查询,与传统信息查询结果相比排除了很多无关信息。 相似文献
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基于知识本体的语义信息检索框架设计 总被引:4,自引:2,他引:4
基于关键词匹配的信息检索方式不能反映出被检关键字在现实世界中的语义,因此这种检索方式不可避免地导致查准率和查全率低的缺陷,而概念检索中的主体词典表达领域知识的能力有限。提出了一个基于知识本体的能够实现语义信息检索的多主体系统,它包括描述信息收集、存储、语义匹配和语义相关性扩展等几个主要部分,可以在很大程度上提高检索结果的查准率和查全率。 相似文献
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基于知识图的领域本体构建方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于知识图的领域本体半自动构建方法。以《知网》为语义知识资源,知识图为语义表示方法,采用成熟的软件工程流程,最终构建出的领域本体具有结构明确、语义清晰的特点。对于在其上的语义网、信息抽取等应用提供了有效支持。介绍了本体的概念、设计的准则、建模的流程,并对未来的本体的移植性进行展望。实验结果表明该方法在不确定性知识处理上优于传统本体构建方法。 相似文献
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本文主要在对语义网和本体技术进行了解的基础上,构建了基于本体的语言信息检索框架:主要包括问题构建模块、文档处理模块、用户查询模块以及信息检索模块。尝试应用在在基于数据挖掘的过程教学管理系统中。 相似文献
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随着电子学习系统快速的发展,电子学习资源呈现爆炸式的增长,如何有效地组织海量电子学习资源成为构建高效电子学习系统的重要因素。针对现有资源库在资源组织方面存在的不足,提出了一个基于领域知识本体的电子学习资源库检索模型,该模型利用领域知识来构建领域知识本体库并通过抽取电子学习资源元数据构建元数据库,通过映射关系完成对电子学习资源的语义组织,并在此基础之上构建一个语义检索模型,以有效地解决现有电子学习资源检索中丢失语义背景的问题,使检索结果在查全率、查准率方面有所提高,更加符合用户的需求。 相似文献
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随着复杂信息系统涉及的知识领域越来越广泛,传统的基于领域本体以及基于关键词的知识表示模型,当处理多领域异构知识的共享与重构时,表现出异构信息有效组织及准确检索的不足。针对此问题,提出了基于多层领域本体的知识表示通用模型,借鉴顶层本体提供的上层语义知识,整合各领域的本体知识,并详细分析了由顶层本体、上层本体、应用本体、实例本体组成的多层领域本体的各层本体的构建流程。仿真实验通过与基于传统领域本体以及基于关键词的知识表示模型的对比分析,分别于一个以及多个领域知识的视角下,验证了基于多层领域本体的知识表示通用模型的有效性。 相似文献
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为了解决水利领域中元数据搜索引擎缺乏语义理解,并且在集中式环境下索引水利元数据效率低下的问题,本文提出一种基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法。首先结合本体与查询扩展技术的语义搜索方法,设计水利领域的本体推理规则、语义相似度计算方法、扩展词选择方法和语义相关度排序方法,从而有效地提高搜索结果的查全率与查准率;其次,针对XML形式的水利元数据建立索引的效率低下问题,引入Hadoop平台中的MapReduce并行处理模型,并行化处理解析提取元数据信息与索引建立工作,并修改SequenceFile的文件结构,以应对水利元数据的小文件问题,解决集中式环境下对水利元数据建立索引的性能瓶颈;最后利用Hadoop强大的并行计算能力,设计分布式环境下的语义扩展查询方法,从而提高水利元数据的查询效率。 相似文献
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为了解决已有信息抽取系统中方法不具有重用性及不能抽取语义信息的问题,提出了一个基于领域本体的面向主题的Web信息抽取框架.对Web中文页面,借助外部资料,利用本体解析信息,对文件采集及预处理中的源文档及信息采集、文档预处理、文档存储等技术进行了分析设计,提出了文本转换中的分词及词表查询和命名实体识别算法,并给出了一种知识抽取方案.实验结果表明,该方法可以得到性能较高的抽取结果. 相似文献
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Semantic annotation, indexing, and retrieval 总被引:3,自引:0,他引:3
Atanas Kiryakov Borislav Popov Ivan Terziev Dimitar Manov Damyan Ognyanoff 《Journal of Web Semantics》2004,2(1):49-79