基于领域知识重用的虚拟领域本体构造

提出了一种重用现有领域知识库知识构造新领域本体的方法.该方法充分利用了领域知识模型以及领域本体相互之间存在的语义相关性,从语义匹配的角度探讨了构造新领域本体的可能性.首先给出了领域本体的一种结构化定义,然后讨论了领域模型之间、领域本体之间存在的语义相关性,并给出了领域本体语义相关度的概念.以此为基础,重点讨论了基于生物种群进化方法构造新领域本体的选择、克隆、变异、杂交、合成和转基因方法.最后详细介绍了一个虚拟领域本体构造系统,并给出了具体分析实例.     

基于知识图的领域本体构建方法

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。     

基于本体映射的零件工艺实例重用方法研究*

针对目前计算机辅助工艺设计中基于实例的工艺相似性重用问题,提出一种基于本体映射的零件工艺实例重用方法。在分析零件工艺实例信息的基础上,建立了新零件工艺知识本体和零件库零件工艺实例本体。基于本体映射的方法,通过本体间相似度计算,完成新零件工艺实例的检索和重用,并以轴类零件来说明该方法的有效性。     

基于本体的设备维护知识表示研究*

为满足设备维护领域知识数字化表示的需求,根据设备维护领域知识的特点,将本体引入到该领域的知识表示中。通过对设备维护资源构成的分析,以设备维护知识中维修经验知识表示为例,分析其概念和属性关联关系,设计了维护案例本体表示方法。采用OWL对维护案例本体进行统一的形式化描述和表示,较好地解决了维修经验知识的共享与重用难题。研究提出的维修经验知识表示方法已在某大机组群监测系统中得到成功应用。     

知识系统的知识重用方法

KADS方法的主要贡献是提出了层次化的知识模型，这有助于领域知识和PSM的重用。但是，要真正实现领域知识和PSM的重用，还需要引入本体来实现各层次间的灵活配置，将相互独立的层次紧密地联系在一起，共同组成一个完整的系统。文中介绍了知识系统的本体的种类及其可重用性，讨论了在知识系统中引入本体以实现系统知识重用的方法。     

知识系统的知识重用方法

KADS方法的主要贡献是提出了层次化的知识模型,这有助于领域知识和PSM的重用。但是,要真正实现领域知识和PSM的重用,还需要引入本体来实现各层次间的灵活配置,将相互独立的层次紧密地联系在一起,共同组成一个完整的系统。文中介绍了知识系统的本体的种类及其可重用性,讨论了在知识系统中引入本体以实现系统知识重用的方法。     

使用约束条件支持领域本体的重用

在利用领域本体知识库(DOKB)中已有领域本体构造新的领域模型或领域本体后,知识工程师需要检查新领域本体以确保其符合规则前提。使用约束务件可以令计算机自动解决这个问题,从而减少知识工程师的工作量,并加快知识的重用过程。     

基于跨语本体重用的维语本体构建方法

针对维英本体共性知识的获取问题,提出一种基于跨语本体重用的快速构建维语领域本体方法。该方法将初始维语本体转换为英语本体,通过本体选择、映射和合并等过程对其丰富,达到一定阈值,转换为维语本体。提出了数据源势、本体势等概念和构建维语本体的数据模型。基于该方法构造了一个旅游领域本体实例,转换率达到78.8%,充分验证了该方法的可行性与有效性。     

基于领域本体的语义合成研究

为了在检索过程中全面挖掘用户查询信息,文中提出了一种基于领域本体的语义合成技术,该方法以文本为数据源,引用数据源和领域本体之间的映射关系来表达数据文本的语义.文章提出了一个语义合成模型,该模型由领域本体、关键词语义抽取、概念语义相似度计算及语义推理等相关技术模型组成.文中对该模型进行了实验验证,通过对实验结果进行分析推理可知,文中提出的基于领域本体的语义合成模型提高了检索系统的查准率和计算机处理信息的能力,从而也提高了用户的满意度.     

基于本体的圈闭评价知识表示研究

圈闭评价在油气勘探风险防范和可行性评估中的关键过程,标志着油田领域对于圈闭评价知识需求越来越高.然而在面对圈闭评价众多知识资源时,其知识却呈现知识表示规范性差、知识描述二义性、知识元利用率低等问题,这就造成了知识不能被油田开发技术人员高效利用的局面,引起知识信息泛滥.为了解决圈闭评价中知识形式化描述的问题,提出了基于本...     

Formal Ontology: Foundation of Domain Knowledge Sharing and Reusing

Domain analysis is the activity of identifying and representing the relevant information in a domain,so that the information can be shared and reused in similar systems.But until now,no efficient approaches are available for capturing and representing the results of domain analysis and then for sharing and reusing the domain knowledge.This paper proposes an ontology-oriented approach for formalizing the domain models.The architecture for the multiple-layer structure of the domain knowledge base is also discussed.And finally,some genetic algorithm-based methods have been given for supporting the knowledge sharing and reusing.     

基于事件本体的突发事件领域知识建模

基于本体的知识建模方法有很多,在某些特定领域采用传统的本体建模方法存在着一些不足。以突发事件领域为例,提出了基于事件本体的知识建模方法。该模型分为上层事件类、下层事件类和事件实例,上层事件类描述的抽象的事件的分类体系,下层事件类是通过事件类关系组成的事件格结构。该模型不仅可以描述事件的时间、地点、对象等要素,还能描述事件类之间的关系。采用本体建模工具Protégé来构建突发事件领域本体,并以“恐怖袭击”作为实例验证了该模型的可用性。研究结果表明,该模型可以清晰地描述事件类的完整性,语义清晰,扩展性强。     

基于领域本体知识库的语义查询扩展

为了在检索过程中全面表达用户查询意图,提出了基于领域本体知识库的语义查询扩展方法。该方法借助领域本体推理出的知识,使检索系统从语义层面理解用户查询语句,并通过语义相似度来控制扩展词的规模,避免了查询过度扩展,使得新构造的查询能更准确地描述用户的检索需求,提高了检索的有效性。原型系统的实验结果表明,该方法较传统的关键字匹配法和LAC方法有明显的优势,在保障查全率的基础上,可极大地提高检索准确率。     

基于领域本体的用户模型的研究*

目前大多数知识管理系统采用基于关键词或关键词向量空间模型表示用户的兴趣偏好。针对该方法不包含语义信息,很难准确表示用户感兴趣的信息,并且难于扩展,提出一种基于领域本体的用户模型。该模型利用用户访问量,采用改进的相似度算法,实现用户分类建立用户模型,体现用户个人偏好。最后将该模型应用于齐齐哈尔货车快速设计系统中,应用表明该模型能准确地反映用户兴趣,且提高了信息检索效率。     

基于知识树的领域知识组织和应用

在分析已有知识表示方法优缺点的基础上,提出一种高效的知识表达模型——概念知识树。概念知识树模型不仅结构性好、表达能力强,而且在应用中具有良好的适应性和延展性,现主要应用于信息检索和自然语言理解领域。以旅游领域为背景,用概念知识树作为表达模型建立相应的领域知识体系,并在此基础之上实现了一个旅游智能分析系统。该系统可在对用户需求(自然语言)进行一定程度语义理解的基础上,根据所建立的知识体系自动进行语义匹配,最终返回满足用户需要以及相关的旅游路线信息。     

基于领域本体和关系模型的XML语义集成方法研究

由于缺乏足够的语义信息,不同模式的XML数据之间很难进行互操作。针对油气井工程中的XML数据集成需求,借助领域全局本体,提出一种模式无关的XML语义集成方法。该方法首先在XML Path路径与领域本体之间进行语义映射,屏蔽其模式差异;然后,按照模型映射方法将XML存储为关系数据;最后通过查询重写将SPARQL转换为SQL语句,实现语义查询。该方法对XML模式进行语义标注,利用关系数据库存储与查询XML数据,能有效处理领域XML数据的语义集成。     

利用onto1ogy实现的多库知识获取方法

在ontology研究的基础上,提出了一种基于ontology的多库知识获取(OBMDKA)方法.考虑到不同用户有不同的表述习惯,引入自然语言理解(NLU)子系统和用户ontology,在正确理解用户语义的前提下方便用户查询.同一知识的表示形式是多种多样的,按不同的表示形式将其分别存放在不同的库中.利用领域ontology对待查找知识进行分类,使查找更加准确全面.     

一种领域知识图谱的本体根类型设计

对象根类型的分类是构建领域知识图谱的基础工作,而现有流行的公共知识库并没有按照领域数据的特点分类,如SUMO的唯一的根类型就是实体,使得领域知识表达存在一定挑战,无法完整地表达如文本、视频图片等知识和关联。领域知识图谱本体的对象根类型除了实体类型,还应增加事件类型、文本类型和多媒体类型,基于4种根类型再扩展到具体分类来表达领域的知识,采用这种方式,可以更好地描述各种典型的领域场景,在实际知识图谱的工具研发中,体现出良好的知识体系和清晰的分类思路。