粗糙本体支持的信息语义检索

为了实现精确本体无法完成的信息的隐含语义挖掘,检索到满足用户请求的信息,引入粗糙本体实现对信息语义检索的支持。剖析了基于精确本体的信息语义检索的过程及其不足,引入了粗糙本体以扩展精确本体,阐述了粗糙本体支持的信息语义检索的理论模型、设计了语义相似度算法,给出了模型实现方法。实验结果表明,该检索方法较之精确本体支持的语义检索和基于关键词的语法检索具有更好的检索效果。     

基于本体的视频语义检索系统研究

在语义层次上检索视频内容,可以突破“语义鸿沟”,提高视频内容的利用效率。利用本体的标注和推理能力,研究视频语义检索,充分挖掘视频内容的结构和语义信息,构建层次化的语义索引,能极大提高系统的语义检索能力。该视频语义检索系统(OVSR)的本体架构集成了领域本体、视频本体和核心本体,具有很强的扩展和交互能力。主要论述OVSR的本体架构,视频语义模型和索引模型,研究OVSR的查询重写算法以及本体推理算法。     

基于本体的语义黄页检索研究

传统黄页检索采用的是基于关键词的检索,而缺乏对语义的表示、处理等能力,导致检索质量低下.基于本体的语义黄页检索是建立在语义网基础上的黄页检索技术,它能够提高检索的查全率和查准率.文章首先对语义网、本体以及语义黄页检索现有的一些应用系统进行了介绍,然后构造出了语义黄页检索查询过程模型,并针对语义黄页检索中的系统中核心的技术部分黄页本体、本体推理以及排序部分进行详细说明领域知识进行了说明.最后分析了语义黄页检索下一步发展方向.     

基于领域本体的学习资源语义检索模型*

为解决e-learning领域内学习资源的有效检索,提出了一个基于领域本体的e-learning学习资源语义检索模型。用Protégé构建了教育技术领域本体,通过对检索方法的研究分析和算法实现,开发了基于本体语义检索原型系统;并由对比全文检索和基于本体的语义检索两种方法的查准率,证明了基于本体的语义检索方式,在一定程度上能解决目前传统检索中存在的不足。     

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。     

本体模型在知识检索和推荐中的应用研究

本文将本体知识模型运用到知识检索和推荐中,利用本体模型的语义特性在Moodle平台实现了有别于传统关键字检索技术的知识检索板块,运用该板块可以检索获取与输入概念具有语义联系的概念,便于学习者快速建立概念间的语义联系网络。     

基于本体的语义检索技术

基于本体的语义检索是建立在语义Web的基础上的检索技术。与传统的检索技术相比,它能提高检索的精度,减少了不相关的返回结果。使用句子成分进行实体的实例的初步创建,然后通过已经构造好的领域本体把实例和实体进行映射,从而构建领域本体的实例,通过对实例进行索引,达到概念级检索的目的。首先介绍了语义Web和本体的基本概念。然后详细讨论了基于本体的语义检索的实现的具体步骤及方法。最后分析了该方法的不足。     

基于语义查询本体的语义网文档检索

语义网的发展使人们需要对语义网文档进行检索.为了在不需要专业知识和技巧的情况下让用户能形成语义的查询,提出了一种基于本体可以在结构化的知识库里检索语义网文档的算法.通过将自然语言查询术语映射到词汇意义来构造查询本体,以及检索跟查询本体最相似的语义网文档,提高了对语义网文档检索的查准率,使用户能更好地利用语义检索服务.     

一种基于领域本体的混合信息检索模型

针对语义检索中本体不能提供所有知识的问题,提出一种基于领域本体的混合信息检索模型。该模型利用领域本体中概念间的语义关系,结合关键词检索和语义检索,建立关键词基础矩阵和语义扩展矩阵两层索引矩阵,使系统检索在没有可用本体知识时能自动调整为关键词检索,保证一定的检索性能。两者的结合有效改善了检索性能。     

基于个性化本体的图像语义标注和检索

针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。     

Fast semantic object search and detection for vegetable trading information using Steiner tree

We propose an approach to speed up the semantic object search and detection for vegetable trading information using Steiner Tree. Through analysis, comparing the relevant ontology construction method, we present a set of ontology construction methods based on domain ontology for vegetables transaction information. With Jena2 provides rule-based reasoning engine, More related information could be searched with the help of ontology database and ontology reasoning, query expansion is to achieve sub-vocabulary of user input, the parent class of words, equivalence class of extensions, and use of ontology reasoning to get some hidden information to use of these technologies, we design and implementation of ontology-based semantic vegetables transaction information retrieval system, and through compare to keyword-based matching of large-scale vegetable trading site retrieval systems, the results show that the recall and precision rate of ontology-based information retrieval system much better than keyword-based information retrieval system, and has some practical value.     

基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法

目前蒙古语语义Web方面的研究成果都是基于单机环境的,当语义Web信息检索系统投入实际运行时,单机环境存在存储容量有限和多用户并发查询速度慢等问题.针对此问题,提出了基于蒙古语新闻领域本体的分布式语义Web检索方法.首先依据蒙古语新闻领域的特点,参照七步法和骨架法,构建蒙古语新闻领域本体,研究适合本体的混合语义相似度算...     

Fuzzy reasoning framework to improve semantic video interpretation

A video retrieval system user hopes to find relevant information when the proposed queries are ambiguous. The retrieval process based on detecting concepts remains ineffective in such a situation. Potential relationships between concepts have been shown as a valuable knowledge resource that can enhance the retrieval effectiveness, even for ambiguous queries. Recent researches in multimedia retrieval have focused on ontology modeling as a common framework to manage knowledge. Handling these ontologies has to cope with issues related to generic knowledge management and processing scalability. Considering these issues, we suggest a context-based fuzzy ontology framework for video content analysis and indexing. In this paper, we focused on the way in which we modeled our fuzzy ontology: First, we populate automatically the generated ontology by gathering various available video annotation datasets. Then, the ontology content was used to infer enhanced video semantic interpretation. Finally, considering user feedback, the content of the ontology was improved. Experimental results showed that our approach achieves the goal of scalability while at the same time allowing better video content semantic interpretation.     

基于Ontology的Web信息检索系统研究

传统的信息检索技术以关键字匹配为主,缺乏语义推理能力,对用户的查询请求没有提供语义制导,因此造成信息的误检、漏检.将Ontology用于Web信息检索,分析了Ontology的语义表达能力,提出了基于Ontology的信息检索系统模型(MIRSO).MIRSO能够对用户提供语义制导,将用户的查询条件映射为领域Ontology的概念和关系,使用户的需求表达和信息内容精确匹配.实验结果表明,该方法能够提高信息检索系统的查准率.     

一种基于本体的概念相似度计算及其应用

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。本文提出了基于语义相似度和相关度的综合概念相似度计算方法,考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息重合度、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响。通过实验和两种传统的语义相似度计算方法进行对比,本方法能更好地区分本体树中不同关系的概念对,验证了该方法的有效性。     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.     

基于本体的教育资源库的研究与设计

目前,我国的教育资源建设在共享性、重用性、资源检索查全率和查准率等问题上依然存在某些不足,为了解决当前检索系统中同义词难以识别、相关查找困难等问题,把本体引入到教育资源建设中,并提出了基于本体的语义检索系统的体系结构,该系统旨在实现对领域内资源的语义分析,赋予检索系统足够的语义信息。研究的重点是资源的元数据描述、领域本体的构建及语义查询,而这也是进行语义检索的理论基础。