基于多领域本体的智能查询系统模型

提出了一种基于多领域本体的智能查询系统的形式化模型,并且对系统及其特点进行了详细分析。该模型引入本体层来对知识库系统中的语义和信息内容进行描述,充分体现了用户查询中的语义信息,既方便用户进行查询,又增加了查询结果的相关性。同时,系统能够及时反映知识库的动态变化,简化了单一的全局本体所导致的一致性及效率问题。     

基于本体的元数据管理系统的研究

介绍了运用本体和元数据相结合的思想解决异构数据库集成问题的系统,对基本思路、分层原理和设计方案进行了阐述.在该系统中,首先通过元数据来描述局部数据库的模式信息,然后引入本体来描述元数据中各种术语及相互关系的确切含义,采用分层的思想管理元数据从而建立语义统一的全局模式,达到屏蔽底层数据库异构的目的.该系统能从元数据中充分提取有用信息,利用本体从语义层面解决数据源之间的多种异构问题,极大的简化了对用户的查询处理.     

基于本体扩展的软件构件原型系统的设计

在构件检索中引入本体,结合刻面分类信息和领域信息,建立起软构件本体模型,提出了基于本体的软构件语义检索的推理模式及算法,对用户提交的查询请求进行有效的语义扩展和推理,提高构件的检索效率,同时为分布、异构构件库的准确、全面、方便的构件检索提供了帮助。     

制造资源智能检索系统研究与实现

基于语义网技术，提出一个原型系统Swirrsm，对网络化制造环境中分布式异地企业资源信息获取与用户透明化检索的关键技术进行了深入研究．Swirrsm系统以网络化制造本体作为语义和推理支撑；提出多层次信息智能检索模型，完成用户透明化的智能检索；提供三种用户交互方式实现基于语义的用户查询表达．     

扩展UDDI以支持语义信息的研究

介绍了一种扩展UDDI以支持语义信息的方法,即在注册Web服务时添加语义信息,并支持基于语义的查询。首先在UDDI系统中加入一个领域本体库,再为该UDDI中的每个注册服务添加语义信息,并将服务和本体库的对应关系存入到UDDI的数据库中。在服务申请者查询Web服务时,由用户提供语义查询模板,根据用户描述的本体语义信息得到候选服务列表,再根据用户对服务质量的要求计算候选服务的匹配度,将候选服务依照其匹配度的大小顺序返回给用户。     

扩展UDDI以支持语义信息的研究

介绍了一种扩展UDDI以支持语义信息的方法,即在注册Web服务时添加语义信息,并支持基于语义的查询.首先在UDDI系统中加入一个领域本体库,再为该UDDI中的每个注册服务添加语义信息,并将服务和本体库的对应关系存入到UDDI的数据库中.在服务申请者查询Web服务时,由用户提供语义查询模板,根据用户描述的本体语义信息得到候选服务列表,再根据用户对服务质量的要求计算候选服务的匹配度,将候选服务依照其匹配度的大小顺序返回给用户.     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。     

基于语义扩展的图书智能查询系统研究

伴随着知识经济的迅速发展,数字图书馆已成为信息资源传播的重要载体之一。传统的基于关键词的检索技术已无法满足用户对图书信息的需求,并且自然语言的多义性导致了图书信息检索的查全率和查准率偏低。在现有的数字图书馆检索系统基础之上,使用本体技术,扩展了现有图书馆信息检索模型的功能,设计并实现了基于本体技术的图书语义扩展智能查询SEBIQR系统。所设计的图书智能查询系统除了能实现传统的图书管理功能之外,还能对用户输入的关键词进行语义扩展分析,重点实现了图书信息的模糊查询和语义扩展查询,大大提高了当今图书信息智能查询系统的检索效率。     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

基于本体的个性化知识服务系统的构建

为用户提供有效的个性化知识服务是图书馆等机构信息服务发展方向之一.引入本体理论,构建了一个基于本体的个性化知识服务系统.系统利用本体对多领域、跨数据库的文献库进行统一描述和重构,在此基础上进一步提出了用户个性特征模型和个性化知识检索模型,使系统实现在多文献库间进行语义层次上的个性化检索,提高了知识服务的效率和质量.     

浅层语义分析及SPARQL在问答系统中的应用

为了解决受限域问答系统中答案抽取的问题,提出了一种基于浅层语义分析的问答系统模型。该模型以自然语言为接口,利用医院信息本体,采用浅层语义分析技术,由语义块定义规则和语义块判定规则,首先生成问句向量,然后利用SPARQL查询技术,在本体中进行查询,从而得到答案。实验表明该方法可行,对自动问答系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值。     

AQUA: A Closed-Domain Question Answering System

This article describes AQUA, an experimental question answering system. AQUA combines Natural Language processing (NLP), Ontologies, Logic, and Information Retrieval technologies in a uniform framework. AQUA makes intensive use of an ontology in several parts of the question answering system. The ontology is used in the refinement of the initial query, the reasoning process and in the novel similarity algorithm. The similarity algorithm is a key feature of AQUA. It is used to find similarities between relations/concepts in the translated query and relations/concepts in the ontological structures. The similarities detected then allow the interchange of concepts or relations in a logic formula corresponding to the user query.     

Semantic information integration and question answering based on pervasive agent ontology

The traditional search engines return a large number of relative web pages rather than accurate answers. However, in a question answering system, users could use sentences in daily life to raise questions. The question answering system will analyze and comprehend these questions and return answers to users directly. Aiming at the problems in current network environment, such as low precision of question answering, imperfect expression of domain knowledge, low reuse rate and lack of reasonable theory reference models, we put forward the information integration method of semantic web based on pervasive agent ontology (SWPAO) method, which will integrate, analyze and process enormous web information and extract answers on the basis of semantics. With SWPAO method as the clue, we mainly study the method of concept extraction based on uniform semantic term mining, pervasive agent ontology construction method on account of multi-points and the answer extraction in view of semantic inference. Meanwhile, we present the structural model of the question answering system applying ontology, which adopts OWL language to describe domain knowledge base from where it infers and extracts answers by Jena inference engine, thus the precision of question answering in QA system could be improved. In the system testing, the precision has reached 86%, and recalling rate is 93%. The experiment indicates that this method is feasible and it has the significance of reference and value of further study for the question answering systems.     

An XML query rewriting mechanism with multiple ontologies integration based on complex semantic mapping

Semantic integration, which can be divided into three parts including ontology mapping, mapping representation, and reasoning and query rewriting with mappings, plays a key role in information integration systems. This paper develops an XML query rewriting and ontology integration mechanism, which acts as a global-as-view (GAV) approach to represent and query semantic information in mediator based information integration environment. It proposes the patterns and properties of ontology mappings, discusses the procedure and algorithm of ontology integration firstly, and then proposes the ontology based XML query mechanism, especially the XML query rewriting mechanism. Finally, a mediator-based implementation of the mechanism in OBSA system is introduced.     

事件相似度计算

事件间的相似度计算对事件本体的构建起着重要的作用,是基于事件的信息查询、自动问答、自动文摘生成等事件本体应用的前提.本文解决了以下问题,基于给定的事件模型,定义事件间的相似度;根据事件各要素的特征,提出一种结合语法、语义、词语序列、时间关系的事件相似度计算方法.实验数据和模糊分析表明本方法合理、准确.     

基于本体的智能答疑系统的研究与实现

答疑系统是现代远程教育不可缺少的一个组成部分.针对目前答疑系统在知识共享和问题求解精确性方面的不足,提出了一种基于本体的智能答疑系统模型.该模型对于学生输入的问句,利用浅层语义分析技术,首先生成问句向量,再利用SPARQL查询语言,在本体库中查找答案.分析与研究了该系统所涉及的关键技术,以计算机应用基础课程为例,构建课...     

基于本体的语义网检索模型及关键技术研究

为解决传统的基于题,构建了一个基于本体的语义网检索模型.提出了一种领域本体库和应用本体库的构建方法,给出了查询本体的生成以及相似本体匹配推理的方法,实现了以该模型为基础的试验性检索系统.实验结果表明,该模型能够进行本体的语义推理,在一定程度上增强信息检索系统的语义处理能力,检索效率得到了改善.     

基于本体和XML的数据交换研究

介绍了基于本体和XML的数据交换系统的构造方法,通过用本体描述特定领域中的概念及其之间的关系,并用本体信息标记数据模型,使数据模型不仅具有结构信息,还具有了语义信息,为实现语义完整的数据转换提供了支持并方便了数据转换中的查询重组处理。     

基于本体推理的终端用户数据查询构造方法

基于数据分析的智能决策对提升企业竞争力具有重要意义.根据待分析的问题，从内部信息系统的数据库中查询并获取与问题密切相关且信息完整的数据，是企业数据分析过程中的关键环节.基于本体的可视化数据查询系统为不掌握计算机专业技能的终端用户提供了高效获取数据的手段，近年来成为研究热点.然而现有工作仅采用简单的映射规则，将数据库中的表、字段、外键关系等元素直接映射为本体中的概念、属性和关系，向终端用户暴露了过多数据库设计的技术细节，增加了用户理解的难度，降低了系统的可用性.而通过人工编写映射规则来屏蔽数据库细节，既低效又缺乏通用性.针对这一问题，提出了一种基于推理的终端用户本体查询构造方法.该方法利用本体模型的语义表达能力和推理能力，在原有基于数据库简单映射所生成的本体模型基础上注入领域知识，从而优化查询构造流程，使终端用户得以从其更为熟悉的业务知识的视角，而非数据库设计的视角来看待和操纵数据，提高系统可用性；同时，增加了对分组统计的支持，扩展了方法的适用范围.最后，通过对"餐饮前台信息管理"领域真实案例的分析，验证了该方法相对于已有方法，其可用性提高了53.44%，表达能力提高了20.43%.