基于混合特征的上下位关系验证方法

上下位关系的自动验证是知识获取中的一个关键问题。提出一种基于混合特征的迭代上下位关系验证方法,从语义、语境、空间结构角度,给出一组上下位关系特征,根据抽样数据分析,将所有特征转化为用于验证的产生式规则,利用这些规则对基于模式获取的上下位关系进行循环迭代验证。实验结果说明了该方法的有效性。     

概念空间中上下位关系的意义识别研究

针对上下位关系在分类层级结构建立阶段遇到的多义性问题,给出一种概念空间中上下位关系意义识别的方法.单个概念的意义识别问题被转换为概念空间中上下位关系的意义识别.首先利用并列语境解决语境稀疏问题,获取上下位关系意义的语境.然后利用<同义词词林>对每个语境进行词义修正,以三种特征计算特征词权重,构建"关系一词'的高维向量空间,然后通过潜在语义分析降维,获取上下位关系意义的潜在语义,最后组平均聚类后得到关系的意义划分.在实验中,给出了聚类阈值自动调整函数,分析了词林和潜在语义分析的作用,实验结果证实了方法的有效性.     

基于CCRF的领域本体概念上下位关系抽取

现有领域本体概念上下位关系抽取方法受到手工标注和特定模式的限制。针对该问题,提出一种基于层叠条件随机场的领域本体概念上下位关系抽取方法。以自由文本为抽取对象,采用两层条件随机场算法,将训练数据处理成条件随机场能识别的线性结构。低层条件随机场模型考虑词之间的长距离依赖,对词进行建模,识别出领域概念并对概念进行顺序组合,结合模板定义特征得到概念对;高层模型对成对概念进行上下位语义标注,识别出领域本体概念之间的上下位关系。采用真实语料进行实验,结果表明,该方法具有较好的识别效果。     

一种基于语义的上下位关系抽取方法

分类体系主要由上下位关系组成,传统的基于模板的上下位关系抽取方法分为两类:第一类方法只使用高质量的模板导致低召回率;第二类方法使用所有可用的模板导致低精度。根据模板的质量将其分为更细粒度的强句法模板和弱句法模板。为了提高弱模板的精度,将弱模板和概念/实体结合构建语义模板。结合强句法模板和语义模板,提出一套新颖的框架从语料中抽取上下位关系,具有高精度和召回率的特点。在中英文语料上进行的实验,实验结果证明了框架的有效性。     

语义网中的本体映射研究

本体映射的关键是概念相似度的计算。本文提出的方法从三个方面来计算这一相似度,首先计算概念的语义相似度,其次计算概念描述相似度,最后计算邻近层次概念的相似度。     

基于概念树的本体生成技术研究

本体最早源于对哲学的思辨,如今被计算机领域赋予了新的内涵和意义。在对本体技术深入研究的基础上,提出了基于概念树的本体生成技术。该技术面向企业级应用,能够快速、简洁、有效地生成所研究领域的本体,具有一定的通用性和较强的可扩展性。依据该技术设计实现的Ontology-Computer本体在知识检索领域有较好的应用,可以有效地提高检索的查全率和查准率。     

基于概念树的本体生成技术研究

本体最早源于对哲学的思辨,如今被计算机领域赋予了新的内涵和意义。在对本体技术深入研究的基础上,提出了基于概念树的本体生成技术。该技术面向企业级应用,能够快速、简洁、有效地生成所研究领域的本体,具有一定的通用性和较强的可扩展性。依据该技术设计实现的Ontology—Computer衣体在知识检索领域有较好的应用,可以有效地提高检索的查全率和查准率。     

一种基于本体的语义相似度算法研究

在研究目前比较经典的基于语义距离的相似度算法的基础上,通过分析语义概念的其他关键因子,增加了节点密度以及概念属性对语义相似度的影响,提出了一个更为规范的相似度算法。通过实验分析证明,改进后算法所得相似度值更加合理,在一定的调节参数下,与人类主观判断的兼容度比原始算法提高了约15％。     

基于混合核方法的上下位语义抽取

上下位语义抽取对于知识库构建、信息检索、智能语音以及其他语义应用都具有重要意义。如何有效地描述语义对象的上下文相似度是语义抽取的关键。文本核方法能在更高的维度上比较文本的语义相似性,显示出良好的应用前景。但是,目前常用的文本的语法解析树核以及文本序列核对子句长度较为敏感。提出一种新的混合文本核方法,在利用文本中词法和语法信息改进现有的解析树核和文本串核的基础上,对于句子长度具有自适应性。实验显示与已有核方法相比较,该方法取得了较好的效果,显著地提高了上下文语义抽取的准确率和召回率。     

基于本体结构的概念间语义相似度算法

针对本体模型的结构特点,从模型概念间的宽度、深度、密度等方面分析本体概念相似度的计算,将其合并为结构因素。结合语义重合度、语义距离等影响相似度的因素综合考虑,提出一种基于本体结构的计算概念间语义相似度的算法。通过建立本体模型并进行实验分析,总结出本体结构方面各因素对本题概念语义相似度的影响。     

基于本体概念相似度的语义Web服务匹配算法

通过定义本体中概念之间的语义距离来计算本体概念之间的相似度,提出一种基于该相似度的Web服务的精确匹配算法,新的算法与经典的OWL-S/UDDI匹配算法比较,不仅在等级上保持一致,而且使同一等级或不同等级之间的服务匹配都达到精确的程度。用GEIS系统中Web服务的数据进行两种算法的性能测试,得出相似度匹配算法的平均查准率是OWL-S/UDDI匹配算法的1.8倍,平均查准率是OWL-S/UDDI匹配算法的1.4倍。     

基于概念层次网络的知识表示与本体建模

知识表示是自然语言理解的重要基础。知识表示不统一、语义信息无法系统化利用是目前存在的亟待解决的问题。要解决这个问题,就要解决语义知识表示的问题。该文基于概念层次网络,描述了词语、句子和篇章层面的语义知识表示方法。基于文中描述的词汇层面的表示方法,构建了一个多语言本体知识库。该知识库的知识表示方法不仅可以为知识表示理论研究提供基础,还可以为自然语言处理相关领域的应用提供资源支持。     

一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法

为使知识库的信息搜索突破传统基于关键字查询的局限,提出一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法。将本体和语义扩展引入知识库,对用户查询条件进行扩展搜索,通过相关度分析对搜索结果进行排序,使搜索效果得到优化。实验结果表明,该方法能提高搜索查全率和查准率。     

基于Simfusion和本体的视频语义提取

目前大多数的视频语义概念提取研究没有考虑到视频多模态之间的关联共生特性,而在样本的标注方面采用自定义的概念进行标注,会影响语义概念提取的准确率。针对上述问题,提出结合Simfusion算法和用本体知识库标注样本的方法提取视频的语义概念,该方法根据镜头内容变化提取关键帧,在提取出镜头内容时,有效地利用镜头多模态之间的时序关联共生特性,同时运用本体知识库中的概念标注样本、训练分类器,弥补传统方法在标注样本时存在的主观、不规范等不足。实验结果表明,该方法在视频语义概念提取的研究中,有较高的准确度、可操作性强。     

基于本体结构的语义相似度计算

语义相似度是语义网络和信息检索领域的重要内容.本体结构为语义相似度计算提供了新的思路,但现有的方法都存在着不同程度的缺陷.为了提高已有方法的有效性,在分析语义相似度经典方法的基础上,充分利用本体的结构信息,综合考虑概念在本体图中的位置、语义距离,共享属性量和共享信息等因素,提出了一个基于本体结构的语义相似度算法.实验部分以维基百科中公开发布的氨基酸本体为例,通过与经典方法计算结果的对比,证明了算法的有效性.     

基于本体的语义查询优化

Web信息检索技术已经在全世界广泛应用,然而,搜索引擎的查全率和查准率却不能够令用户满意,因此提出了一种基于通用本体WordNet的语义层次结构.通过计算和分析查询关键字与本体库的映射达到查询优化的目的.该方法通过建立一个简单的语法树并且索引WordNet,对查询关键字词法特性和本体实例之间语义关联强弱进行扩展和分析,提高了查询关键字到本体概念映射的完整性和准确率,进而帮助搜索引擎对用户的意图作出有效推测.实验表明,该方法可以有效地优化查询.     

基于领域本体的中医知识获取方法

中医知识获取是计算机自动实现知识管理、知识重组的前提。中医领域存在大量非结构化知识,难以被深入获取。该文提出一种基于领域本体的知识获取方法,对选取的单一医案中蕴含的知识进行形式化表示,构造中医领域的语义网络,对其进行定量分析,抽取中医领域的概念语义场。实验结果表明,该方法可在一定程度实现中医领域的知识获取。