数据库元数据的自动语义标注

语义异构是异构数据库信息集成中要解决的关键问题.为了使关系数据库的表和字段具有语义信息,将数据库元数据自动标注成语义元数据成为研究的热点.基于概念名和概念结构的语义相似度计算,提出了一种数据库元数据自动语义标注方法.首先从关系数据库的元数据中提取隐含的语义信息,并据此创建领域本体,然后通过计算元数据与本体实体间的语义相似度对提取的元数据进行自动语义标注,提出的相似度算法综合考虑了概念名称和结构的相似性,并采取了必要的优化措施进行改进.经实验测试证明,该方法具有较高的标注正确率,是一种行之有效的语义标注方法.     

语义技术在物联网中的应用研究综述

信息感知为物联网应用提供信息来源,是物联网信息交互和协同的基础。但通过前端感知设备获取的感知信息存在不确定性、海量性、异构性等特征,不仅给受限感知网络在信息传输、存储和处理方面带来挑战,同时也给信息的统一表示和管理带来难度。日趋成熟的语义技术为该问题提供了新的思路。阐述了语义技术在物联网中的应用和发展。分析了物联网各个层面的语义需求,概述了语义技术应用于物联网资源描述和建模、感知数据表示和处理、感知数据标注、服务构建和提供、数据存储和查询等方面的研究进展,并指出了语义技术应用于物联网面临的挑战和进一步的研究方向。     

Web服务自动语义标注的本体定位方法研究

面向服务架构中,分布式网络计算的实现依赖于服务交互问题的有效解决。为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为服务的动态发现和组合提供底层支持。服务语义标注技术满足了上述需求,它是指通过共享域本体中机器可理解的元数据表示服务元素。本文将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注注问题,并提出了一种基于机器学习的域标注算法,对实际服务的标注实验验证了该算法的有效性     

一种有效的服务资源自动语义标注方法

在服务网格中,分布式网络计算的实现依赖于如何在OGSA下实现服务交互问题的有效解决.为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为网格服务的动态发现和组合提供底层支持.服务语义标注技术满足了上述需求,它提出使用共享域本体中机器可理解的元数据标注服务资源描述.提出了一种有效的服务资源自动语义标注方法,该方法将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注问题,提出了基于机器学习的域标注算法,对实际服务资源的标注实验验证了该算法的有效性.     

结合SML与本体的图像语义自动标注方法

图像语义自动标注成为基于内容的图像检索研究的热点,提出一种改进的SML两级图像语义自动标注方法.首先采用监督多类标注方法 SML对图像进行粗略标注,然后用基于本体的最优语义标注方法(Oostia)对粗略标注的结果进行精细标注,Oostia方法通过4种不同方式对粗略标注关键字进行扩展,充分挖掘图像中丰富的语义信息.文中提出的方法与其它相关方法进行了比较,实验结果表明,该方法优于其它方法.     

源代码变量名的自动语义标注

大规模开源代码社区为开发者提供了丰富的软件资产,但要理解和利用这些代码却十分耗时耗力。为寻求代码理解、分析和挖掘的语义支撑,本文针对源代码变量名进行了研究,提出了一种基于字段相似度与语义关联度的自动语义标注方法,并实现了相应的工具。该方法首先建立英文、中文、拼音语料库,并构建字段相似度模型生成多种候选标注方案,然后利用马尔科夫转移矩阵和语义网WordNet构建概率模型评选出最优的标注方案,从而实现源代码变量名的自动语义识别。该方法通过积累用户的标注采纳反馈,能够不断提高标注准确度。本文使用GitHub开源项目代码进行标注准确度实验,结果表明初次标注准确度达到68.1%,随着用户反馈增加逐步提升到73.3%。     

基于自动模板方法的汉语语义标注

在汉语的自然语言处理领域中,汉语的语义标注一直是一个重要的研究课题。在以往的研究中,大多使用手工的方式取得模板进行标注;采用抽取自动模板的方法,对汉语的语义进行标注,以解决对词的类别进行标注,以及对复合结构语义关系进行标注的问题。实验效果表明,对词的类别进行标注取得了在把维度降到363时的精确率为81.6406%的结果;对复合结构语义关系之间的标注也取得了比以往工作有所改进的成果。     

CAD模型自动语义标注

为了解决基于关键字检索方式难以获得符合设计意图的CAD模型的问题,通过对CAD模型自动添加语义标签来改进传统关键字方式检索CAD模型的准确性.首先提出一种利用属性图比较CAD模型形状相似性的算法,根据图的邻接矩阵及顶点属性构造图顶点集的序列,通过动态编程方法求出图的最大公共子图,得到CAD模型之间的形状相似度;然后根据求出的未知模型与已知模型之间的形状相似度,利用概率方法实现对未知模型的自动语义标注.实验结果表明,采用文中方法可以使基于关键字的检索方法具有搜索形状相似模型的功能,在很大程度上改进了传统关键字方式检索CAD模型的准确性.     

一种基于文档内容的语义标注方法

互联网上存在海量数据,如何在大量的信息中查找到有用信息就变成了一个至关重要的问题。语义网为解决这一问题带来了曙光。然而当今网络现状与语义网之间存在巨大差距,即海量非结构化的页面内容难直接转化为语义的知识。提出了一种基于文档内容的语义标注方法,利用本体所表达的语义环境,即本体知识相关词汇及其所处的语义上下文环境在文档中出现频率,实现对文档的语义标注。实验显示方法取得良好的效果,但受本体知识质量和标注文档质量两个因素影响较大。     

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.     

一种语义物联网本体的Abox摘要方法

针对目前大多语义物联网本体的Abox体积过于庞大,不利于人们理解本体或利用本体进行推理等问题,利用等价关系,通过对等价实例的查找、映射、删除等操作,对本体Abox进行摘要,并设计、实现了其原型系统.对公共本体进行摘要测试,结果表明,该方法在保留本体原始语义的前提下,精减了Abox中的冗余断言,缩小了本体体积,降低了存储压力,方便了用户对本体的理解、重用等相关操作.     

结合Web背景知识的图像语义标注

针对基于内容的图像语义标注方法中,相同或相近视觉特征对应语义可能不同的情况,提出了一个结合Web背景知识的图像语义关联模型,利用从Web页面中提取的与图像相关的属性,计算Web图像与标注关键词间的语义相关性,确定待标注Web图像的语义,实验表明该方法具有较好的性能。     

面向Web应用的语义标注方法

提出了一种语义标注的方法来支持用户在网上的浏览活动.采用了基于参考本体转换技术的语义转换,它能够从语义上同类型的标注资源中提取特征.随着获取标注资源的模式建立用户意向模型,利用概率的方法识别用户意向.然后利用启发式函数量化具体用户意向和资源之间的相似度,从而达到用户在浏览语义异构网络信息空间时获取相关信息的目的.     

基于功能语义标注的Web服务发现方法*

针对Web服务发现中存在的语义异构、逻辑推理复杂、应用实施代价较大以及查准率有待进一步提高等问题,提出了一种基于功能语义标注的Web服务发现方法。定义了领域功能语义模型和本体映射机制,对服务进行功能语义标注以增加语义信息;服务发现时,先对其功能进行语义相似度匹配,满足给定阈值的服务再进行接口匹配。仿真实验表明,提出的方法在保证服务匹配效率的同时,有效避免了语义异构问题,相比传统方法查准率提高了34.1%。     

结合编辑距离和Google距离的语义标注方法*

提出了一种在领域本体指导下对网页进行语义标注的方法。该方法利用编辑距离和Google距离从词语的语法和语义两方面综合度量词汇与本体概念之间的语义相关度,从而在网页与本体之间建立映射关系。此外,对网页进行语义标注后,利用标注结果对本体进行有效扩充,使本体更趋于领域化。实验结果表明该方法是行之有效的。     

语义物联网中一种多领域信息互操作方法

针对当前语义物联网尚未形成一套比较完善、可共享的语义系统,无法支持不同领域资源描述和语义互操作性问题,提出了一个语义物联网中基于多个领域本体及链接开放数据的语义互操作方法。该方法可以半自动化标注新部署的传感器,为传感器数据添加语义,使机器理解数据含义,并对其进行推理;采用本体实体表管理同一领域本体,来规范统一本体;基于链接开放数据获取命名实体相关的语义,对信息进行补充。最后通过具体实例阐述其工作过程,并与其它经典的方法进行比较。结果表明,其可以较好的实现多领域信息的互操作。     

基于包装器的Deep Web自动语义标注

为最准最全地对页面抽取的数据进行语义标注,提出一种基于包装器自动语义标注的方法。该方法利用多个标注源进行组合标注,有效解决单标注源标注率不高问题,同时针对标注不完全问题,给出利用多个数据源的互补关系来标注,生成高效率的标注包装器对抽取结果自动标注。实验结果证明,该方法具有较高的准确性和效率。     

语义物联网中链接传感器数据发布系统

针对传感器网络数据的表示和传输标准不统一以及单一数据资源无法满足应用程序的需求问题,提出将传感器网络数据发布为链接传感器数据的方法。在分析已有链接传感器数据发布方法的基础上,首先利用本体标注技术为传感器网络数据添加语义信息,然后提出基于继承关系概念组集的关联数据查询处理方法以找到相关Web数据集(RWD)和基于启发式属性的图相似性比较方法实现传感器网络数据与相关Web数据的链接,最后构建了一种链接传感器数据发布系统(LSDPS)。通过与其他经典链接传感器数据发布系统比较,表明本系统将建立与相关数据的链接的准确率提高了9%。将传感器网络数据发布为链接传感器数据,使得应用程序不仅可以理解和利用传感器网络数据,而且可以根据链接传感器数据集间的资源描述框架(RDF)链接获得更多相关资源。     

交互式Web服务语义增强

Web服务是面向服务体系结构（service-oriented architecture,SOA）的解决方案的关键技术之一。如何提高We b服务标注质量变得越来越重要。传统的标注方式普遍存在标注质量低和需要人工大量干预的缺点,同时由于本体规模的限制,很多We b服务关键字无法找到相应的概念进行标注。基于用户交互的We b服务标注系统包括阈值选择算法、本体扩充算法和交互标注方法。系统根据反馈信息自动修改标注结果,并记录修改结果,对未来出现的相似问题进行自动处理。为最大化反馈信息的影响,使用特定指标选择标注结果,并由用户进行确认。对于当前本体概念不够完善的问题,使用学习本地本体和在线本体查询两种方法来扩充本体。最后,介绍了相关实验,实验结果表明,经过与用户的交互,标注质量有了显著提高。     

语义Web中的本体自动映射

分布式语义信息集成足语义Web面临的六大挑战之一．本体映射是语义集成的关键．文章基于贝叶斯决策理论提出最小风险的本体映射模型;RiMOM（Risk Minimization based Ontology Mapping）．RiMOM将映射发现问题转换成风险最小化问题,提供了一个多策略的本体映射方法．该方法不仅在1：1的映射上取得了较好的效果,还实现了n：1映射,实验表明在几个公开的数据集上,RiMOM可以取得比同类方法更高的查准率和查全率．