基于本体论的语义建模研究

本体(Ontology)是下一代互联网(SemanticWeb)的基础,OWL语言是W3C组织定义的本体描述语言。鉴于当前互联网的规模越来越庞大,如何准确快速地获取信息正变得至关重要,而基于本体论的语义模型为信息的表示、交换和处理提供了一个较为合理的标准,从而使得网上信息的完全共享成为可能。文中阐述了本体的概念,重点探讨了基于本体论的语义建模方法和OWL语言对本体表示的支持,并且具体给出了一个基于OWL语言的建模实例。     

基于本体论的地理信息系统体系结构研究

本体论在知识工程、数据挖掘及信息获取等各个方面的研究和应用领域的重要性,促使其在计算机科学领域的不断发展,下面主要针对本体论在地理信息系统方面的应用进行探讨,并提出一个全新的系统结构。     

扩展UML在语义Web建模中的应用研究

随着语义Web的研究与发展,语义Web的建模很可能成为主要的瓶颈。近年来,作为概念建模语言的UML为语义Web建模,已经成为一个重要的研究主题。简要分析了统一建模语言（UML）和本体论Web语言（OWL）的目标、原理和语义,对相似部分采用了直接的映射,对于不兼容部分,通过扩展UML,达到对OWL建模的目的。     

基于本体的Web站点建模

建立一个数据密集型的Web站点不是一件容易的事情,该文以本体作为Web站点的语义基础,提出一个分层的Web站点模型指导Web站点的开发。根据模型生成的Web站点不仅易于维护,而且具有语义Web的特征。     

Web本体语言的逻辑语义分析的研究

分析了OWL的3个子语言,特别是OWL DL的DL逻辑语义.OWL DL和OWL Lite分别与系的和对应.通过定义本体的传递概念匹配模式,给出了基于该模式的降水量管理知识模型作为DL推理示例.该示例表明深入分析研究OWL的DL语义对增强基于OWL推理能力的应用具有现实意义.     

基于语义Web的搜索引擎研究

传统搜索引擎是基于关键字的检索,然而文档的关键字未必和文档有关,而相关的文档也未必显式地包含此关键字。基于语义Web的搜索引擎利用本体技术,可以很好地对关键字进行语义描述。当收到用户提交的搜索请求时,先在已经建立好的本体库的基础上对该请求进行概念推理,然后将推理结果提交给传统的搜索引擎,最终将搜索结果返回给用户。相对于传统的搜索引擎,基于语义Web的搜索引擎有效地提高了搜索的查全率和查准率。     

本体论研究综述

起源于哲学的本体论(ontology)在信息科学领域受到广泛关注,其重要性已在许多方面表现出来,如知识工程、数据库设计和集成、信息检索与获取、软件工程、自然语言处理等．尤其是本体论在Web上的应用导致了语义Web的诞生,有望解决Web信息共享时的语义问题,实现世界范围的知识级信息集成．综述计算机科学中本体论的研究和应用现状,主要内容包括：本体论的起源和发展,本体论的定义,本体论的描述语言以及构建方法论,本体论与语义Web,以及本体论的应用等．     

基于语义的Web信息检索

用户要从网络中得到所需的信息一般是通过各种搜索引擎。但是现有的搜索引擎都存在着检索相关度不高等问题。随着语义Web概念的提出及相关技术的发展,基于语义的Web信息检索逐渐成为了语义Web研究的热点。给出了传统搜索引擎存在的问题,从理论上分析了如何将语义Web技术融入Web信息检索中去,并在理论分析的基础上给出了基于语义的Web信息检索的模型。     

基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要．该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现方法．通过构建Web服务本体,给出一个明晰的Web服务发现的研究对象,指出可对Web服务进行的几种相似度计算,并对其中的词汇语义相似度计算进行详细讨论．文中具体给出两种词汇语义相似度计算方法,其中第一种方法计算词汇语义相似度基于词语间距离度量,第二种方法计算词汇语义相似度则建立在义原相似度基础上．引入本体论和词汇语义相似度,为Web服务相似度计算、Web服务发现提供了一种有效可行的方法．     

基于本体的语义Web研究

语义Web与本体的关系极为特殊,本体在语义Web本身的体系结构中扮演着极为重要的角色,同时,位于语义Web体系结构的其它层的XML、RDF（S）等与本体也有着千丝万缕的联系。为阐述两者的关系,探讨基于本体的语义Web的特点及应用,介绍了本体和语义Web的产生和发展,在此基础上对基于本体的语义Web进行研究,重点分析了本体在描述语义方面弥补了XML、RDF（S）等的不足,并结合Web服务检索的实例介绍了本体在Web服务上的应用。     

基于本体的语义Web研究

语义Web与本体的关系极为特殊,本体在语义Web本身的体系结构中扮演着极为重要的角色,同时,位于语义Web体系结构的其它层的XML、RDF(S)等与本体也有着千丝万缕的联系。为阐述两者的关系,探讨基于本体的语义Web的特点及应用,介绍了本体和语义Web的产生和发展,在此基础上对基于本体的语义Web进行研究,重点分析了本体在描述语义方面弥补了XML、RDF(S)等的不足,并结合Web服务检索的实例介绍了本体在Web服务上的应用。     

基于本体的信息集成框架研究

为了解决信息集成中的语义异构问题，引入本体技术，借鉴“Mediator／Wrapper”体系结构，结合混合本体以及Web Servioes技术，提出了分布式网络环境下的基于本体的信息集成框架，阐述了如何利用本体技术解决语义异构问题，给出了框架的层次结构以及关键技术，包括本体构建、查询处理和服务注册中心，然后利用原型系统验证了框架是可行的。该框．架解决了信息集成中的语义异构问题。     

基于语义特征造型的虚拟装配

协同虚拟装配技术是虚拟样机技术与虚拟现实技术相结合所产生的一个新的研究热点。基于细胞元表示的语义特征造型技术,提出一种统一的协同虚拟装配框架,在该框架下能够有效支持异构CAD系统间零件及装配体的协同装配。网络传输以特征依赖图存储的操作信息,可降低网络负荷,提高响应速度。该思想初步应用在自主开发的HUST-CAIDS与UG间的异构协同设计中,证明了以上理论的可行性。     

协同语义特征建模技术研究

为了提高协同语义建模系统的性能,提出了一种新的协同设计方法,亦即使用特征语义表示法和细胞元模型来表示数据和管理模型中的各种数据和信息,然后通过语义匹配的方法来确定子模型间的逻辑和装配关系,通过语义区域划分、最值空间等技术来检测和消解协同设计中发生的操作冲突,最后通过创建临时模型来降低全局约束求解的复杂度。这种方法不仅能够完全实现协同语义特征建模的需要,还可以大大提高协同设计的效率。实验表明,该算法具有更强的适应性和实用性。     

基于局部和全局语义融合的跨语言句子语义相似度计算模型

跨语言句子语义相似度计算旨在计算不同语言句子之间的语义相似程度。近年来,前人提出了基于神经网络的跨语言句子语义相似度模型,这些模型多数使用卷积神经网络来捕获文本的局部语义信息,缺少对句子中远距离单词之间语义相关信息的获取。该文提出一种融合门控卷积神经网络和自注意力机制的神经网络结构,用于获取跨语言文本句子中的局部和全局语义相关关系,从而得到文本的综合语义表示。在SemEval-2017多个数据集上的实验结果表明,该文提出的模型能够从多个方面捕捉句子间的语义相似性,结果优于基准方法中基于纯神经网络的模型方法。     

基于语义层次建模的跨语言知识单元迁移方法

为解决领域小语种知识匮乏和不完备的问题,更好地进行网络空间内容治理,提出一种基于语义层次建模的跨语言知识单元迁移方法(SHACUT),知识模型借助多语言丰富知识库将知识图谱嵌入极坐标系,显式体现不同知识的语义层次结构,迁移模型借助对齐种子库对不同语言向量空间进行线性转换及置信度计算,实现对图谱中知识单元对齐和迁移。分别在公开通用语言数据集和领域小语种数据集上进行了跨语言知识单元迁移的仿真验证,实验表明SHACUT不仅能够对公开通用语言数据集进行有效的跨语言迁移,也在领域小语种数据集上取得不错的效果,相比baseline能够更好地对知识图谱语义层次进行建模,实现跨语言知识单元迁移。     

语义特征建模系统中布尔算法的研究

为了提高语义特征建模系统中布尔操作的运行效率,提出了一种基于语义表示法的布尔操作算法.该算法用语义表示法表示特征模型,用细胞元模型组织和管理特征元素,用语义面替代几何面来提高特征的交互检测效率,通过细胞分裂和语义面分解来生成新实体.该算法不仅可以快速准确地生成布尔实体,还可以避免几何面的丢失及“孔洞”等错误的发生.实验证明,该算法具有广泛的使用前景和实用价值.