数据库自然语言查询接口探讨

本文主要总结了基于自然语言理解的数据库查询接口的特点,优势及其发展情况和现状。然后设计了一个数据库自然语言汉语查询接口模型,并介绍了该接口的工作原理,较详细地探讨了该接口各个模块的设计思路及注意事项。     

基于Ontology的信息查询系统模型研究

当前,网络信息资源呈现爆炸式增长趋势,用户对信息查询的要求也越来越高,传统的各种信息查询技术已经很难满足这种要求。未来的因特网作为人类的信息库、知识库,应该支持用户以自然语言的方式来完成信息查询,并具备理解语义,进行自动扩展、联想的智能化查询系统。该文提出一个基于Ontology的信息查询系统模型,实现支持自然语言的理解和语义层面的智能化查询功能。     

ApplicationOntology本体构建及SPARQL查询研究

针对当前智能手机应用安全知识等信息的共享及复用问题,采用本体技术实现了智能手机应用本体APPO (ApplicationOntology)的建模。首先,利用本体描述语言OWL(Web Ontology Language)对APPO中的概念及概念之间的关系进行知识表示,建立了一个语义表达准确的领域本体。其次,利用本体查询语言SPARQL实现基于RDF三元组的各类相关查询。最后,在此基础上,借助本体推理机制进行了推理研究,并结合实例,验证了研究内容的可行性和实用价值。     

数据库自然语言查询界面

数据库技术的普及使得用户对数据库应用界面的要求越来越高，以往的几类接口都需要用户有较高计算机知识水平，而且必须经过一定的培训，这样就会造成人力物力的浪费而且不利于计算机的普及。本文探讨的是一种更为方便简洁不秀学习即可操作的自然语言界面。     

数据库自然语言查询技术研究

1引言 近年来,随着DB技术的日益成熟,作为与计算语言学、人工智能等技术紧密结合产物,数据库自然语言查询界面(DBNLI)的研究受到高度重视,成为新一代计算机系统研究的要课题,具有很高的     

基于Ontology的数据库自然语言查询接口的研究

提出了一种基于Ontology的关系数据库自然语言查询接口的系统模型及设计框架.采用WordNet作为基本数据库并在WordNet之上定义领域词库,可以提高语法分析的识别率;同时利用Ontlogly知识表达能力存储关系数据库概念模型,并对概论模型的内容进行扩充;另外对Ontology和WordNet的同义词集进行关联,可以提高语义的识别率.用户的输入查询语句通过语法分析、语义分析生成中间表达式语言DRS,然后通过模板技术转换成SQL,通过DBMS执行SQL并返回结果.实验证明,这种方案不但实用可行,而且通过逐步完善Ontology知识库的定义,可以大大提高查询的命中率;另外通过WordNet和Ontology定义领域词库和领域知识,提高了系统的可移植性.最后,所提供的方法可以很容易地移植到其他领域.     

基于属性相关性的SPARQL查询优化方法

目前主流的RDF存储系统都是基于关系数据库的,其查询引擎都是将SPARQL转换为SQL,然后由数据库的查询引擎来执行查询.但是,目前的数据库查询优化器对于连接查询的选择度估计都是基于属性独立假设的,这往往导致估计错误而选择了效率低的执行计划,所以属性相关性信息对于SPARQL查询优化器能否找到效率高的执行计划是非常重要的.针对SPARQL转换为SQL后,因连接操作没有优化导致查询效率不高的问题,提出了利用本体信息自动计算属性相关性的方法,从而调整连接操作的选择度估计值,调整连接顺序,提高SPARQL查询中基本图模式的连接查询效率.     

一种基于本体的军用文书理解系统设计

本文提出了一套基于本体和自然语言理解相结合的军用文书理解的解决方案.系统通过信息抽取和军标本体匹配两个模块,针对军用文书与军队标号相对应的特点,通过计算机自动处理,将军用文书转化成一种无二义性的中间格式,传递给其他系统使用,以提高指挥作战的效能.     

汉语句子语义三维表示模型

如何表示和计算汉语句子的语义一直是自然语言理解的主要目标之一.在分析现有国内外关于语义表示研究成果基础上,提出了汉语句子语义的三维表示模型,即“义面—义原—义境”模型.该模型可以使句子包含的信息更准确、更全面地表示出来,为汉语语义知识建模和语义计算的研究提供一种新的思路.     

协同编辑中的语义一致性问题*

针对计算机协同编辑系统的实际应用,如应用于协同写作,提出了其涉及的两种语义的一致性问题--简单语义一致性和复杂语义一致性.简单语义一致性是指参与协同编辑的用户要对所编辑文章中的概念达成一致的理解,提出利用本体这一知识表示工具来解决;复杂语义一致性是指保持所编辑文章的整体语义合乎逻辑,并与主题保持一致,提出利用本体结合自然语言理解技术来解决.     

自然语言理解的机器认知形式系统

自然语言理解是人工智能研究中的热点和难点之一。基于现有的相关理论,本文提出自然语言理解的形式化定义,以及改进相关的公理系统,从而统一“意思理解”和“道理理解”等两种理解类型。通过设计、开发和运行“篇章理解原型程序”,验证理论成果的正确性和有效性。     

Using NLP Techniques to Identify Legal Ontology Components: Concepts and Relations

A method to identify ontology components is presented in this article. The method relies on Natural Language Processing (NLP) techniques to extract concepts and relations among these concepts. This method is applied in the legal field to build an ontology dedicated to information retrieval. Legal texts on which the method is performed are carefully chosen as describing and conceptualizing the legal domain. We suggest that this method can help legal ontology designers and may be used while building ontologies dedicated to other tasks than information retrieval.     

基于领域的省略及恢复研究

研究汉语语篇特性时,省略是其一个重点。简要阐述了汉语省略的基本概念,介绍了通过三个平面理论进行的基于领域的省略恢复研究。提出了实现自然语言的真实理解的目标,分析探讨了它所面临的主要困难。提出了基于规则推理的知识库系统构建方案,同时在知识获取这一瓶颈问题中引入自然语言理解技术来进行专家经验性知识的自动获取。构建的省略恢复模型已被运用在领域自然语言理解中,结果表明其在汉语正式体省略恢复中具有一定优越性。     

模糊检索方法研究

模糊性是人类思维和客观事物普遍具有的属性之一,而研究和处理现实世界中客观存在的模糊现象的有效工具便是模糊数学。信息检索是计算机信息系统的重要操作之一,简要讨论了基于模糊集合论与自然语言理解的信息检索方法,将模糊性引入信息查询语句中,采用模糊集合论进行解决,实现了人机接口的自然化,同时简要说明了模糊检索系统的基本框架与实现方法。     

国内外隐喻知识库建设综述*

就国外的几个隐喻知识库,包括Master Metaphor List、Senseframe、MetaBank、Metalude、Hamburg Metaphor Database、ATTMeta以及国内的隐喻句库的建设进行综述,并对上述隐喻知识库作了简单评述。最后提出了一种建立面向计算的大规模汉语隐喻知识库构建的设想。     

基于合作机制的汉语名词性隐喻理解方法

从全新的合作角度来研究有效进行名词性隐喻理解的方法,提出本体和喻体的三种合作方式.基于互动论的思想,采用知识库与语料库相结合的方式来抽取隐喻句的表述义.实验结果表明,提出的基于合作机制的隐喻表述义提取算法是有效的.