面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法

针对民航突发事件领域本体非分类关系的语义查询扩展问题,提出一种面向领域本体非分类关系的语义相关度计算方法。该方法在数据属性方面,提出基于属性类型和属性值的语义相关度计算方法;在对象属性方面,针对查询词与本体概念或实例存在多种对象属性问题,提出基于对象属性的语义相关度计算方法,并结合领域本体在民航突发事件案例的语义查询过程给出了该方法的实现效果分析。该方法不仅有效地提高了语义查询的准确率和查全率,也为民航突发事件的应急决策提供了更好的方法支持。     

基于地理空间本体的语义检索相关度研究

以地理信息领域为应用背景,面向地理空间语义检索,基于地球信息科学中的空间拓扑理论,以空间本体为语义检索的概念空间,提出了一种语义相关度的算法。其特点是考虑了传统字面匹配相关度与语义关系相关度两部分的融合,同时引入了本体关系权值的机制控制在不同语义检索应用中本体的关联程度,并体现了其与语义距离的反比关系。通过所作的相关实验,验证了该语义相关度算法在地理空间语义检索应用中可以达到良好的效果,并且也为其他领域应用提供了较好的参考和借鉴价值。     

基于本体的语义相似度和相关度计算研究综述

语义相似度和相关度计算广泛应用于自然语言处理中,已有大量语义相似度和相关度算法被提出。分析总结了树和图结构中影响概念相似度或相关度的因素,综述了基于本体的英文语义相似度和相关度计算方法,明确了语义相似度和相关度的区别与联系,系统地对算法进行了分类,最后对每类算法进行了详细的比较。     

领域本体的概念相似度计算

随着本体在信息检索、人工智能等领域的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为了本体研究的一大热点。当前领域本体中概念相似度的研究主要是利用概念的上下位关系进行计算,但这并没有完整反映出概念的语义信息。论文提出的算法将概念相似度计算分为两层,一层是概念语义初始相似度层,其主要利用概念之间的距离来计算概念的初始相似度。另一层是概念非上下位关系相似度层,其在概念初始相似度的基础上,计算概念通过非上下位关系体现出的相似度。最后通过综合计算,得到领域本体中概念的实际相似度。实验证明,该方法充分利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。     

改进的领域本体概念语义相似度计算方法

基于领域本体的树状层次结构,从路径距离、语义重合度、语义深度、语义密度和概念属性几个角度讨论并优化了领域本体概念语义相似度的计算方法。该方法在聚焦爬虫网页分析中的成功应用,充分验证了它对概念语义相似度进行量化的准确性。     

基于领域本体的网页主题相关度计算

为提高网页内容与特定主题之间相关度计算的准确度,提出一种基于领域本体的网页主题相关度计算模型OBWTCCM(ontology based webpage-topic correlation calculation model)。使用领域本体刻画主题,通过计算本体概念间的语义关系提取主题概念并构造主题语义矩阵,将特征词的统计信息与该矩阵相结合计算网页与主题之间的相关度。该模型改进了向量空间模型在相关度计算时对特征词语义层次分析的不足。实际项目应用结果表明,使用该方法计算得到的网页主题相关度与领域专家的判断总体相符,具有较理想的准确度。     

面向教学资源查询的语义相似度和相关度算法

在基于距离的语义相似度计算方法的基础上,综合多种因素对相似度的影响,提出一种新的相似度和相关度计算方法。将其应用到教学资源领域本体,计算本体概念间的相似度和相关度。实验结果显示该算法可以提高传统基于距离的相似度算法的性能。最后比较了利用该算法的语义查询与传统关键字查询的结果。     

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.     

基于领域本体的概念语义相似度计算研究

通过对领域本体参照下传统概念的3种语义相似度的计算模型研究,针对这3种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质,提出了一种改进的基于领域本体的概念语义相似度计算模型.实验结果表明,该计算模型通过定量的分析利用本体构词所描述的概念、特性之间的相似度,可以指导基于领域知识本体的语义查询中概念集扩充和查询结果排序,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

语义查询扩展中词语-概念相关度的计算

在基于语义的查询扩展中,为了找到描述查询需求语义的相关概念,词语.概念相关度的计算是语义查询扩展中的关键一步.针对词语.概念相关度的计算,提出一种K2CM(keyword to concept method)方法.K2CM方法从词语.文档.概念所属程度和词语.概念共现程度两个方面来计算词语.概念相关度问语.文档.概念所属程度来源于标注的文档集中词语对概念的所属关系,即词语出现在若干文档中而文档被标注了若干概念.词语.概念共现程度是在词语概念对的共现性基础上增加了词语概念对的文本距离和文档分布特征的考虑.3种不同类型数据集上的语义检索实验结果表明,与传统方法相比,基于K2CM的语义查询扩展可以提高查询效果.     

一种基于本体的语义相似度算法研究

在研究目前比较经典的基于语义距离的相似度算法的基础上,通过分析语义概念的其他关键因子,增加了节点密度以及概念属性对语义相似度的影响,提出了一个更为规范的相似度算法。通过实验分析证明,改进后算法所得相似度值更加合理,在一定的调节参数下,与人类主观判断的兼容度比原始算法提高了约15％。     

基于领域本体的文本过滤模型

目前广为应用的文本过滤技术是利用关键字检索,没有考虑概念之间的关联,因此其过滤性能在达到一定程度后,很难有突破.介绍了一种基于领域本体的文本过滤模型DOTFM,探讨了领域本体在文本过滤中的应用.DOTFM在文本向量的表示和用户模板建立中引入概念关联度,并提出局部型和全局型的文本向量和用户模板.实验结果表明,DOTFM的召回率比之传统的基于关键字的过滤模型有较大提高,而其准确率在合适的阀值时,也有较大提高.     

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。     

基于领域本体的语义标注方法研究

介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇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,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础.     

改进的本体语义相似度计算方法

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。通过分析两种传统的语义相似度计算方法,对它们存在的问题进行改进,提出了一种综合的基于本体的概念语义相似度计算方法。该方法结合本体的DAG网状结构特征和语义距离计算中的多种语义影响因素,充分利用本体中概念的语义来计算概念间的语义相似度。实验结果比较合理,验证了该方法的有效性。     

基于本体映射的语义Web服务发现框架

分析了语义Web服务中存在的本体异构问题,讨论了语义Web服务发现中输入、输出匹配的方法,以及本体映射中概念相似度计算方法.在已有的Web服务模型基础上,引入语义Web服务发现的机制,提出了一个基于本体映射的语义Web服务发现框架,并阐述了其实现机制.该框架下的本体映射技术的应用能够增强语义Web服务发现的能力.     

基于本体和语义规则的信息系统安全域划分

伴随着信息化全面建设,越来越多的信息化系统运用于各行各业,为广大的人民群众和国家带来信息化时代的便捷性与优越性,但是同时随之产生一系列复杂的安全问题也亟待解决。因此针对于信息系统领域的安全域划分方法及评估指标体系研究显得尤为重要。为此,提出了基于语义万维网技术和本体论技术的安全域划分方法,并在此基础上设计了针对于信息系统安全领域的本体,并且运用于实际案例中,完成技术方案的实际运用效果测试,实现为安全测评人员提供更方便的信息系统评级划域方法。     

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。     

语义Web中的本体匹配研究

随着本体应用的快速发展,本体数量大幅增长,这些本体描述的内容存在重复和关联,但在本体模式上却表现各异。本体匹配旨在识别异构本体中存在语义关联的实体,并建立它们之间匹配关系。它对于消除本体异构、实现本体集成和数据融合等具有重要作用。形式化定义了语义Web中的本体匹配问题,并从本体匹配方法、本体匹配挑战和本体匹配原型系统3个方面调研了最新研究进展,旨在为进一步研究指明方向。