带约束本体语义扩展的信息过滤算法

提出一种基于本体的信息过滤方法。该方法通过本体实现形式化语义描述,并对原始输入条件进行带约束规则的本体语义扩展。进而为了实现语义匹配,给出了信息向量语义描述及权重计算方法。最终,实现基于语义相似度计算的信息过滤。实验证明,该方法是有效的。     

面向GMA目录服务的领域本体建模研究

提出构建目录服务本体对GMA目录服务组件维护的网格资源信息提供语义一致的描述,从而弥补使用关系数据库或XML组织信息时产生的语义缺陷。结合国家网格甘肃计算节点的实际情况基于描述逻辑进行本体建模,对支持任意实际运行的网格的目录服务本体及其语义进行形式化分析,提出了可以满足这类本体的模型。基于OWL-dl构建了一个目录服务本体的实例,使用sparql语言进行查询,验证了目录服务本体的正确性及可行性。     

一种基于OWL本体的Web服务组合算法研究

传统的Web Services技术已经不能充分利用语义信息,因此不能够解决服务能力的匹配问题和基于功能的服务定位问题,而Web服务和语义Web结合产生的语义Web服务技术为此提供了一种可行的解决办法.本文充分利用了语义本体的特性,提出了一种基于OWL本体的服务组合算法,并通过对Web Services本体的描述,构建,通过模型实现及实例来验证算法的可行性.     

基于本体的Web服务发现方法研究

针对传统Web服务发现准确率低下的问题,提出一种基于本体的服务发现方法.该方法首先基于领域本体构建了Web服务描述模型,并应用OWL-S描述Web服务增强了Web服务的语义信息,然后从基本信息语义相似度、功能语义相似度等方面综合计算Web服务相似度,最后基于Web服务相似度进行请求服务与目标服务的匹配.给出了基于本体的服务发现相关算法,并设计了基于三层架构的服务发现原型系统.实验结果表明,该方法可提高Web服务发现的查全率及查准率.     

基于本体的装备领域信息集成研究

装备信息集成中存在着大量的语义异构数据源,阻碍了信息的共享和交换.本体可以描述信息之间隐含的关系.在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型,有效地解决信息集成中的语义异构问题.通过对基于本体的信息集成方法的分析,采用Wrapper/Mediator架构,提出了基于混合本体的装备基础信息集成框架,给出了框架的层次结构和关键技术.结合实际对基于本体的装备指标体系构建和查询处理问题进行了研究,验证了基于本体的信息集成方法在装备领域信息集成中的可行性和有效性.     

一种基于OWL-S领域本体的Web服务语义标注方法研究

提出一种基于领域服务本体的语义标注方法.并结合电力系统领域本体对该方法进行实例说明,该方法通过分析文档(或者网页)的关键信息,使用基于OWL-S本体的语义描述方法建立关键信息与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的Web服务信息显式地表现出来,这样多个文档(或者网页)之间就具有语义关联关系.为服务的语义解析及智能监控提供基础.     

基于分布式本体的服务选择方法

面对分布式环境下涌现的海量Web服务选择问题,本文提出基于本体的企业信息集成框架,以此为基础研究如何加强语义对企业信息交互的支持.首先,提出支持多企业共建服务描述信息的分布式本体构建方法,其间给出业务信息的规范化模板,进而利用本体映射使多本体间相互理解;在此基础上提出一种依靠语义相似度进行服务发现的方法.该方法能够较好地支持由不同企业常用数据格式创建的分布式本体间的信息理解,实现对服务请求方和服务提供方的语义描述,从而提高服务匹配的查准率和查全率.     

P2P网络中基于本体的语义信息交互机制*

摘要：为提高P2P信息共享系统中的语义信息交互能力,提出了节点资源元数据本体模型,对资源元数据的共性进行建模,增加了资源元数据描述的清晰度和资源元数据间的语义联系。在此基础上,考虑丰富的语义和上下文信息,提出了一种基于本体匹配的语义信息交互机制,节点通过自主处理、理解和解释语义层次的信息,支持语义丰富的分布式信息共享。     

地理信息语义关系元数据研究及应用

地理信息的发现是地理信息共享的前提和基础，目前主要以基于元数据的目录服务为主。目录服务中的信息发现是以关键字匹配为主，这种方法往往难于满足用户的需求。本文讨论了如何利用计算机领域内的本体(ontology)理论和语义网络的方法，建立描述数据之间语义关系的关系元数据(Relation Metadata)，并初步实现了基于语义关系元数据的地理信息资源发现服务的原型系统。     

面向结构健康评估网格的语义信息服务模型

为了更好地支持网格环境下的结构健康评估服务管理,结合本体和语义Web技术,提出了面向结构健康评估网格的语义信息服务模型。重点探讨了结构健康评估本体、结构健康评估网格服务本体和语义服务匹配方法的构建。基于该模型构建的语义信息服务组件已成功应用于洞庭湖大桥的结构健康评估网格系统中。     

一种基于概念集的信息检索模型

提出了一种面向专业领域的概念集模型,该模型相比其他语义信息检索模型,使用更为简单实用的语义构建方法,对用户提供的检索关键词在其相应的专业领域进行了更为丰富的语义描述。在此研究成果的基础上,对面向专业领域的概念集模型和信息检索模型进行了集成,提出了一种基于领域概念集的信息检索模型,通过实验验证该模型的有效性。     

A new semantic relatedness measurement using WordNet features

Computing semantic similarity/relatedness between concepts and words is an important issue of many research fields. Information theoretic approaches exploit the notion of Information Content (IC) that provides for a concept a better understanding of its semantics. In this paper, we present a complete IC metrics survey with a critical study. Then, we propose a new intrinsic IC computing method using taxonomical features extracted from an ontology for a particular concept. This approach quantifies the subgraph formed by the concept subsumers using the depth and the descendents count as taxonomical parameters. In a second part, we integrate this IC metric in a new parameterized multistrategy approach for measuring word semantic relatedness. This measure exploits the WordNet features such as the noun “is a” taxonomy, the nominalization relation allowing the use of verb “is a” taxonomy and the shared words (overlaps) in glosses. Our work has been evaluated and compared with related works using a wide set of benchmarks conceived for word semantic similarity/relatedness tasks. Obtained results show that our IC method and the new relatedness measure correlated better with human judgments than related works.     

混合词汇特征和LDA的语义相关度计算方法

文本语义相关度计算在自然语言处理、语义信息检索等方面起着重要作用,以Wikipedia为知识库,基于词汇特征的ESA（Explicit Semantic Analysis）因简单有效的特点在这些领域中受到学术界的广泛关注和应用。然而其语义相关度计算因为有大量冗余概念的参与变成了一种高维度、低效率的计算方式,同时也忽略了文本所属主题因素对语义相关度计算的作用。引入LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型,对ESA返回的相关度较高的概念转换为模型的主题概率向量,从而达到降低维度和提高效率的目的;将JSD距离（Jensen-Shannon Divergence）替换余弦距离的测量方法,使得文本语义相关度计算更加合理和有效。最后对不同层次的数据集进行算法的测试评估,结果表明混合词汇特征和主题模型的语义相关度计算方法的皮尔逊相关系数比ESA和LDA分别高出3%和9%以上。     

一种智能辅导系统中建模的实现方法

针对自然语言中数学领域的特点,提出了一种智能辅导系统中建立模型的方法。该方法通过对语义理解结果的名词聚类分析,调用静态知识库中相应的内涵模型,根据静态知识库中对内涵模型的描述在语义理解结果中搜集相应的信息使抽象概念具体化。在此基础上依据领域知识对题目进行信息挖掘,并根据题目类型对信息进行约简,从而建立模型。这种建模方法在智能辅导系统中得到了较好的应用。     

基于中文维基百科的词语语义相关度计算

语义相关度计算在信息检索、词义消歧、自动文摘、拼写校正等自然语言处理中均扮演着重要的角色。该文采用基于维基百科的显性语义分析方法计算汉语词语之间的语义相关度。基于中文维基百科,将词表示为带权重的概念向量,进而将词之间相关度的计算转化为相应的概念向量的比较。进一步,引入页面的先验概率,利用维基百科页面之间的链接信息对概念向量各分量的值进行修正。实验结果表明,使用该方法计算汉语语义相关度,与人工标注标准的斯皮尔曼等级相关系数可以达到0.52,显著改善了相关度计算的结果。     

WordNet中概念语义相似度IC参数模型研究

给出了一个新的用于计算WordNet中概念的语义相似度的IC（信息内容）模型。该模型以WordNet的is_a关系为基础,只通过WordNet本身结构就可求出WordNet中每个概念的IC值,而不需要其他语料库的参与。该模型不仅考虑了每个概念所包含的子节点的个数,而且将该概念所处WordNet分类树中的深度引入到模型当中,使得概念的IC值更为精确。实验结果显示将该模型代入到多个相似度算法当中,可以明显提高这些算法的性能。     

基于语义模型的信息检索机制研究

提出了一种基于本体语义模型的信息检索方法。该方法充分利用领域本体提供的概念之间的语义相关性，从语义模型扩展、概念相似度、相关度计算，并以用户反馈等角度探讨了基于语义模型的自动推理方法在信息检索中的应用，文章介绍了系统实现框架。该系统将应用在学习资源的智能检索中。     

WordNet中基于IC的概念语义相似度算法

提出一种计算WordNet中概念间语义相似度的算法,该算法同时考虑概念的信息内容(IC)以及2个概念在WordNet is_a关系分类树中的距离信息,由此提高算法性能。给出一种计算概念IC值的新方法,通过考虑概念的子节点数及概念所处WordNet分类树中的深度,使计算结果更精确。与其他5种语义相似度算法的比较结果表明,该算法能够求得更准确的相似度。     

面向主题的概念检索研究

该文提出了一种基于概念网络和主题概念树的面向主题的文本检索算法。依托概念网络建立主题概念树,利用主题概念树对用户的查询请求进行语义扩展,实现同义和语义蕴涵检索。关联度的计算模型考虑了词与词之间,句与句之间的语义激励。通过关联度在主题概念树上的传播模型,实现复合概念关联度的计算。检索结果按关联度大小降序排列。基于主题概念树的概念检索导航为用户检索提供了便利。     

基于IF理论的分布式系统语义互操作研究

信息流理论是关于分布式系统中信息流动的数学模型,它关注信息中的语义,可作为语义信息理论的基础.本文主要介绍在异构的分布式数字博物馆语义互操作的研究和应用中,信息流作为一种分析和实现语义互操作的理论框架,为研究分布式系统的语义互操作问题提供了理论基础.