基于本体的语义标注原型评述

实现语义Web构想的关键是利用本体词汇来标注Web资源,如Web页、服务等,基于本体的语义标注原型就是用于支持内容创建者在Web页中添加语义元数据,使其内容被人和机器所理解。本文首先简介现有基于本体的标注原型,然后从不同角度综述了各原型,并进行了对照比较,最后指出了现有原型的不足。     

基于本体的甲骨文专业文档语义标注方法

在甲骨文领域本体语义环境的基础上,提出一种针对甲骨文卜辞这种特殊结构的文档进行语义标注的方法。为提高标注的准确率,分析甲骨文特有的特征,并针对这种特殊的文档提出一系列规则。该方法首先对甲骨片上的卜辞信息进行分解,然后在甲骨文本体知识的指导下进行概念抽取。对于每个具体的实例概念在本体知识库中寻找其语义环境信息。按照所提出的规则分别计算这些信息与具体一条卜辞的重要度,最后以三元组的形式把标注信息存放于标注库中。实验结果表示,该方法依据领域本体的语义环境大大提高了标注的准确率。     

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.     

基于本体的语义标注工具比较与分析

本体相关的语义标注工具利用已有本体在Web页面及其他文档中插入标注,或通过标注文档产生知识库.文中从功能模块和标注特性角度比较分析了已发布的标注工具,并分析了这些工具的特点与不足.     

基于领域本体的专业文档语义标注方法

提出了一种标注方法实现语义网中无结构专业文档的自动标注。通过分析给出专业文档的两方面特征,并提出了三个假设。为提高标注效率,基于结构对本体进行分割,将本体划分成具有较高语义独立性的片断;然后利用从专业文档中抽取的关键词定位本体片断;最后,使用选中的片断,利用语法结构和三元组的对应性对文档进行标注。实验结果表明,所提出方法在标注效率、标注数量和准确性三个方面都有所提高。     

基于本体知识库的自动语义标注*

为了产生语义Web中的元数据,需要提取Web文档中的语义信息。面对海量的Web文档,自动语义标注相对人工和半自动的语义标注是可行的方法。提出的基于本体知识库的自动语义标注方法,旨在提高标注的质量。为识别出文档中的候选命名实体,设计了语义词典的逻辑结构,论述了以实体之间语义关联路径计算语义距离的方法。语义标注中的复杂问题是语义消歧,提出了基于最短路径的语义消歧方法和基于n-gram的语义消歧方法。采用这种方法对文档进行语义标注,将标注结果持久化为语义索引,为实现语义信息检索提供基础。针对构建的测试数据集,进行的标注实验表明该方法能够依据本体知识库,有效地对Web文档进行自动语义标注。     

基于视觉本体的视频语义标注算法

提出一个基于视觉本体的视频语义标注算法。该算法利用贝叶斯统计学习和决策理论,通过计算视频关键帧的主要区域与视觉本体中概念的视觉相似性．动态地实现对视频对象的半自动语义标注。实验结果表明,利用该算法进行语义标注效果良好．并具有稳定的性能。     

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     

一种基于本体的语义匹配方法

探讨了Web服务及本体,介绍了本体描述语言OWL及本体开发工具protégé,提出了一种基于本体的语义匹配方法,通过与其它方法进行比较,分析了该方法的优点。     

图像语义标注

作为图像检索技术中重要环节的语义标注,其标注的准确度决定着最终检索效果。介绍了语义标注的基础(即语义层次模型),总结了语义标注常用的方法:人工手动标注和计算机标注系统,并且分析了两种方法的具体实现以及优缺点。     

基于本体和依存句法的词汇语义关系标注及评价方法研究

为弥补传统的语义标注方法在词语或句子成分之间关系描述方面的不足,该文提出了一种基于本体和依存句法的非结构化文本语义关系标注算法。算法以句子为单位,综合POS(Part of Speech)、语义辞典、语言学特征等因素对句子中词汇的语义关系进行识别,利用词语间的依存关系对词语进行语义组合,从而实现词汇语义关系标注。结合语义标注过程中的语义匹配度、语义丰富度等特征,设计了评价算法,用以衡量标注结果的正确性。实验结果表明,该标注算法能获得较高的准确率,在大规模语料下效果尤为显著。     

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。     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题,传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题,提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类,进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型,实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中,该方法获得了较好的标注准确率和效率。     

基于Bootstrapping的本体标注方法

实现语义Web目标的一个重要前提是利用本体词汇标注Web资源。为此,提出一种基于弱监督(Bootstrapping)的本体标注方法。对给定的本体进行解析,生成规则文件,通过文本分类筛选出领域文档。采用Bootstrapping的方法进行信息标注抽取和本体推理,经过几次循环后,只利用少量的训练文本就能达到较好的标注效果。实验证明,该方法实体识别准确率高,标注效果好。     

一种基于本体与描述文本的网络图像语义标注方法

网络图像语义自动标注是实现对互联网中海量图像管理和检索的有效途径,而自动有效地挖掘图像语义是实现自动语义标注的关键。网络图像的语义蕴含于图像自身,但更多的在于对图像语义起不同作用的各种描述文本,而且随着图像和描述知识的变化,描述文本所描述的图像语义也随之变化。提出了一种基于领域本体和不同描述文本语义权重的自适应学习的语义自动标注方法,该方法从图像的文本特征出发考查它们对图像语义的影响,先通过本体进行有效的语义快速发现与语义扩展,再利用一种加权回归模型对图像语义在其不同类型描述文本上的分布进行自适应的建模,进而实现对网络图像的语义标注。在真实的Wcb数据环境中进行的实验中,该方法的有效性得到了验证。     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题，传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题，提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类，进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型，实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中，该方法获得了较好的标注准确率和效率。     

图像自动语义标注技术综述

近年来,随着对基于内容图像检索技术研究的深入,图像自动语义标注已成为了该领域的研究热点。针对目前广泛研究的图像语义标注技术,从其分类、关键技术、存在问题及发展方向进行了进行了论述,以期为从事该方向研究的人员提供一定的借鉴意义和参考价值。     

基于新闻语料库的越南语框架语义标注研究

越南是中国的重要邻国,相应的越南语海量信息处理正日益凸显其重要性。参考国内外有关框架语义标注的研究和实践,我们在构建越南语新闻语料库,对越南语文本进行分词和词性标注、命名实体标注等研究的基础上,尝试构建越南语框架语义知识库并初步探索了框架语义标注在越南语新闻事件抽取中的应用。