基于词间语义关联性的本体扩展

本体作为一种概念模型建模工具,被应用到计算机的各个领域,用来信息组织和知识管理。本体扩展是一种将新概念以及概念间的关系添加到已有本体的合适位置,以扩大本体为目的的方法。提出一种基于词间语义关联性从文本中扩展本体的方法,该方法主要利用共现分析、词过滤技术和词间语义关联性从文本中发现潜在的概念,作为待扩展概念,并使用扩展规则、包含分析等关系识别技术将概念添加到已有本体中。以电子政务领域的教育子领域为例,使用该方法扩展了一个教育领域的领域本体,结果表明该方法扩展的本体比较合理,具备较强的应用能力。     

基于Top-k映射的本体匹配方法

针对本体之间的异构问题,提出一种基于Top-k映射的本体匹配方法。该方法是对现有匹配方法的一种扩展,它以相似度计算为基础,从元素级和结构级计算2个概念之间的相似度,并在匹配过程中同时产生k个映射而不是一个最佳映射。实验结果表明,该算法在查全率和查准率方面都有很好的表现,并且其查准率要优于GLUE方法。     

基于领域本体的语义查询扩展

在信息检索研究领域,资源与查询词的匹配决定信息检索质量。现有检索方法的检索结果存在过多不相关信息,不能很好满足用户需求。针对传统信息检索存在的问题与当前语义查询扩展方法的特点,本文在分析各种语义查询扩展方法及其相关研究的基础上,提出一种改进的基于领域本体的语义查询扩展方法。该方法论通过本体模型和概念相似度的计算对检索信息进行检索意图树的构建并扩展;然后在资源本体中以最短路径的方式搜索资源。实验结果表明,本文方法相较其他查询扩展方法能得到更好的检索结果。     

基于广义信息的关系映射方法研究

为了解决Web服务发现中存在的本体异构问题,研究了基于本体概念及属性的简单本体映射。在已有本体映射方法的基础上,通过引入广义信息的概念,提出了一种针对关系映射的改进方法,将简单映射扩展成复杂映射,并使用广义信息中的广义熵概念优化了相似度计算的方法,剔除了其中不相关的计算。实验结果表明,该方法在不影响查全率和查准率的前提下大幅度地提高了时间效率。     

面向Web信息资源的领域本体模型自动构建机制的研究

领域本体的构建是本体工程研究与应用的重要内容。面向网络Web信息资源,获取领域相关文本信息,通过对文本的概念分析,构建领域本体模型。提出一套本体自动构建机制,该本体构建基于数据挖掘和机器学习技术,内容主要包括基于贝叶斯(Bayes)分类原理;提出多个分类器方式的概念分类过程和算法;提出概念关联分析和概念自学习算法,建立本体原型;提出面向OWL本体模型的转换映射机制,构建基于OWL的本体模型。此外,还提出了从网络资源获取、领域本体建模到本体实施应用的一套完整的本体构建和应用实施的解决方案。     

基于形式概念分析的采煤工作面本体构建研究

针对传统本体构建方法耗时耗力且主观依赖性强的问题,提出了一种基于形式概念分析的采煤工作面本体构建方法。该方法可有效地发现领域数据中隐含的概念和概念间的关系,并通过概念格将本体可视化,将新增信息自动地添加到本体中,实现了本体的半自动化更新。实例验证了该方法的有效性。     

基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配研究

构建了一个遥感信息领域本体,基于领域本体和WordNet词典对遥感信息服务进行语义扩展,提出了一种基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配方法,并对Leacock和Chodorow语义相似度计算模型进行改进。实验结果表明,该改进模型比距离模型和信息量模型都有提高,基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配方法的查全率和查准率都能达到70%以上,较关键字匹配方法有显著提高。     

网络答疑本体的生成与匹配方法研究*

针对网络答疑具体任务,提出答疑本体概念,构建答疑本体,并提出一种基于答疑本体的答案匹配方法和相似度计算公式。公式不仅考虑词之间的相似度,还考虑问题答案对(QAp)在本体中的位置。该位置信息隐含了句子结构上的语义和词的语义扩展。实验结果表明提出的答疑本体能够有效表示QAp,易于答疑系统的检索匹配。     

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。     

基于本体语言OWL的模糊扩展

本体能够对特定领域的概念、术语以及关系提供一种形式化的描述方法.尽管本体在知识表示上有很强的能力,但是有一个缺陷,即不能表达不确定和不精确的信息.而这些信息在语义网和多媒体应用中,又是至关重要的.针对模糊信息的本体表示问题,本文对本体语言OWL DL进行了基于模糊逻辑的扩展,给出了形式化的语法和语义,并通过一个实例说明了该方法在表达能力上的灵活性. .     

基于相似度综合计算的本体映射方法的研究

语义异构问题已成为目前异构数据集成领域的研究热点,本体由于其自身的优势而被用于解决语义异构。该文讨论了基于相似度的本体映射方法．着重介绍了基于语法距离、基于WordNet语义字典以及基于结构的相似度计算,最后提出了本体映射生成算法,旨在解决语义异构中本体映射问题。     

多民族语言本体知识库构建技术

语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明,其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节,跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领域中都有广泛的应用。该文旨在描述统一标准、统一接口的多民族语言本体知识库的创建思路,以及包含的若干问题,例如 多民族语言中共有概念的一般表示与各民族语言特有的事物表达方式的规律,基于词汇语义的、包括汉语、英语及少数民族语言在内的多民族语言语义本体的表示理论与方法等。     

基于本体的消防知识构建技术研究

在分析消防知识本体的需求和作用的基础上,本文介绍了一种适合消防知识体系的、面向全生命周期的本体构建方法,同时根据消防知识体系的特点建立了消防知识字典,对消防知识概念体系进行了层次化,并利用Protégé软件构建了消防知识本体。     

基于本体的民航应急决策知识表达与推理方法研究

针对民航突发事件应急决策知识表达与管理中的问题,利用本体技术在知识获取和建模方面的优势,本文设计了一个基于领域本体的民航突发事件应急决策知识推理模型;以民航突发事件应急预案、应急案例、应急资源和应急规则等应急知识为基础,构建了民航应急管理领域词典,采用领域本体四元组建模方法给出了基于领域词典的本体构建过程;运用SWRL规则语言建立了民航突发事件应急决策所需的基本规则,采用Protégé本体编辑工具和Jena推理机实现了基于本体的规则推理,为民航突发事件应急决策知识的管理与应用提供了良好的方法与技术支持。     

中医药文献语义关系图发现

提出了一种基于中医药语义本体知识库对中医药文献进行语义关系图发现的方法.核心方法分为三个部分:第一步采用中医药语义本体概念名称为字典进行关键词提取;第二步采用关联算法的一种变异算法查找高频关键词组;第三步利用中医药语义本体知识库对关键词组进行语义关系识别,对未能识别的关键词进行语义关系预测.最后每组关键词生成一个对应的...     

基于自然语言理解的SPARQL本体查询

为了用户能够方便地获取本体知识,提出了基于自然语言理解的SPARQL本体查询。利用Stanford Parser分析用户的自然语言查询,根据语法构建查询三元组,与关键词的方法相比,有效地减少了组合的个数。结合用户词典,能较准确地把查询三元组的词汇映射到本体实体。分值计算时除了考虑词语的形式相似和语义相似外,还考虑了概念的模糊性,尽量返回具体的概念。利用本体推理获取隐藏在本体中的信息,对查询进行过滤和限制,提高了准确率。用户通过图形交互界面和系统进行交互,选择需要的结果,最后返回树形查询结果,并能看到相关的信息。实验结果表明,该方法达到了预期的效果。     

基于本体的领域文档主题抽取方法研究

为了使抽取的主题词更能反映领域文档的内容,提出一种基于本体的领域文档主题抽取方法。该方法利用领域文档的特点,使用领域本体对文档词汇集进行过滤,排除非领域高频词汇的干扰并降低文档词汇集维度,从而提高算法效率和抽取质量;利用同/近义词典对文档候选主题词及其权重进行合并,降低同/近义词对抽取结果的影响,使得结果更加全面准确。实验表明,该方法具有较高的正确率和召回率。     

Apriori算法在政务本体构造中的应用

获取政务频繁词汇与词群是建立实用政务本体,实现政务信息资源深度开发利用的前提.提出了基于Apriori算法发现政务频繁词汇与词群的方法,并结合政务训练文档,做了相关实验.该方法首先利用典型政务文档,构造政务字典,并获取政务句子数据库.在此基础上,通过Apriori算法来发现句子数据库中的政务频繁项集和词群.     

基于本体和依存句法的词汇语义关系标注及评价方法研究

为弥补传统的语义标注方法在词语或句子成分之间关系描述方面的不足,该文提出了一种基于本体和依存句法的非结构化文本语义关系标注算法。算法以句子为单位,综合POS(Part of Speech)、语义辞典、语言学特征等因素对句子中词汇的语义关系进行识别,利用词语间的依存关系对词语进行语义组合,从而实现词汇语义关系标注。结合语义标注过程中的语义匹配度、语义丰富度等特征,设计了评价算法,用以衡量标注结果的正确性。实验结果表明,该标注算法能获得较高的准确率,在大规模语料下效果尤为显著。