语义Web中本体推理研究

语义Web作为新一代Web正备受关注,本体作为语义Web的基石,在知识表示与知识推理方面发挥着重要作用。介绍了本体语言、描述逻辑以及二者之间的关系。对描述逻辑的语义推理机制以及推理机进行了分析。并以具体的本体构建为例,对构建过程中的推理判定进行了验证。     

OWL:一种用于语义网的描述逻辑

本体是语义网中的重要内容,它通过提供一个共享的、精确定义的术语源将语法扩展到语义.OWL是专门为Web设计的本体语言,它利用现有的Web标准(XML和RDF),添加了面向对象和基于框架的系统中常见的本体原语,具有强表达性的描述逻辑的严格形式化.OWL的逻辑基础是可以提供推理服务,既支持本体设计,又使得其在描述网络资源方面更接近于自动处理过程.     

情景感知的本体网络化学习系统模型研究

为解决网络化学习系统中学习者被动学习的问题,构建了基于情景感知的本体网络化学习系统,该系统可根据情景信息合理调度学习服务资源及时反馈给学习者.首先由情景获取模块实时采集情景信息,并构造情景信息模型;然后情景推理模块对情景信息进行推理和分析,构造出关于学习合理性、学习效果等推理规则;最后学习资源的调度模块根据采集值及相应推理规则调用合理的学习资源及时提供给学习者.实例证明,所提出的情景感知的本体网络化学习系统是有效而可行的,提高了学习者的学习效率.     

基于本体的协同装配关系模型

为提高协同装配的智能化和自动化程度,提出一个基于本体的协同装配关系模型.通过本体定义领域内的语义概念和属性关系,为协同装配时所需的连接特征、相交特征和空间约束关系的语义描述提供一个形式化的表达;通过Web本体语言和语义网规则语言实现装配信息的自动推理,可以动态的获取协同装配时所需的装配信息,并且能够将隐含的约束关系一起获取.通过本体技术构建协同装配关系模型为协同装配提供了一个统一的框架,具体实例表明,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,使协同装配有效进行.     

一种基于本体的空间信息Web服务实现方法

为了提高空间信息Web服务的互操作性，提出了一种利用本体技术实现空间信息Web服务发现与检索的解决办法.通过Web服务本体描述语言（OWL-S）实现对空间信息Web服务能力知识表达，在标准的开放地理信息系统协会(OGC）空间信息Web服务基础上，建立了一个基于本体目录服务的空间信息服务框架.并给出了基于这一框架服务请求的实现过程.结果表明，本体技术可以扩展空间信息Web服务的语义，能将服务匹配过程中得到的相似的Web服务复用于当前服务请求，提高知识推理的效率.     

基于OWL的旅游领域本体的构建

利用本体可实现特定领域内的知识共享、重用和建模。针对目前网络旅游信息量大而分散,领域知识异构,计算机无法理解信息语义,致使网络无法为用户提供满意的旅游服务的情况,基于W3C推荐的(Web Ontology Language,OWL)本体描述语言,应用Protégé3.2辅助构建可被计算机理解的旅游领域本体,可为下一步旅游服务的语义标注,Jena的语义推理,及基于本体的旅游服务发现打下基础。     

UML类图模型到RDF(S)的映射方法的研究

在语义Web中,资源描述框架(RDF)用于实现Web上信息资源的语义描述,为本体层提供了表示语义信息的基础,统一建模语言UML作为面向对象的标准建模语言,研究从UML类图中提取领域知识将其转换为RDF(S),有利于克服直接在知识领域构建本体对专家知识的要求过高,减少领域专家的参与,便于本体的自动构建,有利于提高本体构建的质量和效率,对语义Web的开发实现有重要意义。在此通过对RDF(S)和UML类图模型比较分析,提出了由UML类图模型到RDF(S)的映射规则及算法。主要研究UML类图模型向RDF(S)映射的方法,将现有数据领域模型UML中的信息转换为RDF(S),实现RDF(S)本体的自动构建,提高本体构建的效率。     

限定领域的自动问答系统研究

目前,自然语言处理系统由于缺乏语义信息及知识理解和推理能力,因此存在很多缺陷,在自动问答领域中很难分清用户表达的真正意图,并给出用户满意的答案.本文就此给出基于句法语义的问句分析方法,采用本体构建技术构建答案库,在此基础上进行领域知识语义推理,实现智能问答.本研究以黄山旅游为限定领域建立问答系统,试验结果表明多策略的方法是有效的.     

基于相似度的语义Web服务发现技术研究

针对传统Web服务在服务发现中存在效率低的问题,应用语义Web技术和本体理论,提出了一种基于相似度的语义Web服务发现模型。采用Web本体语言(OWL-S)描述Web服务,发布服务时包含充分的语义信息,在服务搜索中加入本体推理过程,综合度量服务的功能匹配程度和信誉值。实验结果表明,语义Web服务发现方法的查准率和查全率高于UDDI基于关键字的查找方法。     

本体和规则在营销策略自动推理中的应用

针对市场营销中只能表达结构信息,无法表达语义信息的问题,研究本体和规则在营销策略自动推理中的应用。分析了采用不同营销策略时,建立本体应包括的领域知识;描述了基于本体和规则的营销策略自动推理方法;结合一个企业实例建立了本体,并进行了详细的描述。采用Logistic模型预测客户的潜在价值和进行客户细分,并运用关联规则挖掘捆绑销售策略。在此基础上建立规则文件,实现了营销策略的自动推理过程。     

基于事件本体的Web不良信息挖掘

为挖掘互联网上的不良信息,本研究借鉴了事件语义分析技术。研究了基于事件本体的Web不良信息挖掘方法,重点是事件本体的构建、文本特征重构。为了验证所提方法的有效性,以信息聚类为例实现了一个基于事件本体的Web不良信息挖掘的原型系统。实验结果表明:基于事件本体和k均值的信息聚类方法的平均准确率为721％,较之传统的基于k均值的信息聚类方法的平均准确率提高了5.3%。     

非周期TBox框架下的推理——拟经典描述逻辑与超协调表演算

源自当今互联网的语义网研究的目的是定义信息语义和网络服务,因此需要赋予网络智能以便能够自动对网络内容进行推理。各种描述逻辑(DLs)在语义网的研究中扮演着重要角色,构成了W3C推荐的网络本体语言(OWL)的基础,而OWL源于为达到语义网目标的人工智能(AI)本体论研究。语义网的知识和数据量巨大、分散、来源众多且因此通常不具有协调性。因此,必须开发针对非协调本体的实用的推理技术。该文基于Hunter的拟经典逻辑(QCL),构造了新型超协调拟经典描述逻辑(QCDLs),避免了逻辑爆炸问题,同时,针对基于非周期TBox的知识库推理问题,建立了QCDLs语义表演算,进而定义了一种可靠、完备且可判定的推理关系,从而构建了完整的语义网推理框架。与其他重要的超协调描述逻辑进行了比较,结果表明QCDLs具有更强的表达语义和推理能力,并且其相关行为在目标层次上表现出经典性。     

面向智能汽车空间的本体建模与映射研究

该文利用本体层次化上下文建模方法,建立了一个智能汽车空间本体。为了解决上下文本体模型与上下文推理方法之间的信息共享问题,提出了一种基于概念的本体映射方法,实现了一个识别智能汽车空间内司机状态的原型系统。实验结果表明,本体模型和推理方法能较有效地识别司机的不同状态。     

基子语义Web本体语言的推理机引擎的实现

近年来，0WL等本体语言蓬勃发展，并成为W3C未来Web语言的标准。本体语言的优势在于以较少的表达语句组成知识库，并蕴涵较多的信息。为了得到这些隐含的信息以及检查知识库的一致性。需要开发出相应的推理机引擎。针对目前本体语言的发展现状，设计了一个灵活的推理机引擎框架。推理机引擎结构灵活．可方便地扩充或者降低其所处理的本体语言的表达能力。同时，也介绍了在实现该推理机引擎过程中的一些具体技术。     

A common sense geographic knowledge base for GIR

As background knowledge of geographic information retrieval (GIR), the gazetteers have their limitations. In this paper we propose to develop and implement a common sense geographic knowledge base (CSGKB) instead of the gazetteers. We define that CSGKB is concerned with the representation of geographic knowledge in human brain and the simulation of geographic reasoning in daily life. Traditional geographic information system (GIS) is based on the model of map with its data based on geographic coordinates and its computation based on geometry. However, CSGKB, which is made up of geographic features and relationships and is based on qualitative spatio-temporal reasoning, can be viewed as the direct model of geographic world. This paper also discusses the characters of CSGKB and presents its structure which is composed of knowledge base, inference engine, geographic ontology and learner. The applications using CSGKB include geographic information retrieval (GIR), natural language processing (NLP), named entity recognition (NER), Semantic Web, etc. At present, our work focuses on the design of geographic ontology and the implementation of the CSGKB knowledge base. In this paper we describe the CSGKB ontology structure, top ontology, geographic location ontology, spatial relationship ontology, and domain ontologies. Finally, we introduce the current state of implementation of CSGKB and give an outlook on our future researches.     

国内外机器翻译进展状况

针对内蒙古地区机器翻译力量薄弱、技术落后等现状,提出一种基于实例的翻译方法,使用不同粒度的对齐技术对蒙汉双语语料库进行处理,根据相似度算法进行匹配和重组并生成译文.实验结果表明：利用实例库相似度检测的方法能够对特定领域的蒙古语做出有效的翻译,并在一定程度上提高翻译质量,在蒙汉机器翻译中具有较好的应用价值.

     

基于实例相似度检测的蒙汉机器翻译方法

针对内蒙古地区机器翻译力量薄弱、技术落后等现状,提出一种基于实例的翻译方法,使用不同粒度的对齐技术对蒙汉双语语料库进行处理,根据相似度算法进行匹配和重组并生成译文.实验结果表明:利用实例库相似度检测的方法能够对特定领域的蒙古语做出有效的翻译,并在一定程度上提高翻译质量,在蒙汉机器翻译中具有较好的应用价值.     

基于本体的蒙古语灾害信息检索模型

由于蒙古语文本数据的匮乏以及语言分析困难等原因,蒙古语信息化处理发展缓慢。针对该问题,利用语义网本体技术,以自然灾害为本体构建了一个面向蒙古语自然灾害信息的跨语言检索模型,实现了蒙英自然灾害信息间的跨语言检索。同时,本文提出的跨语言检索模型具有一定的通用性,可为类似应用研究提供参考。     

语义网赋能建筑信息交付及模型数据模式分析

针对以建筑信息模型（BIM）进行交付的信息共享模式所依赖的工业基础类（IFC）标准行业适用性不足且难以拓展的问题,探讨在IFC基础上引入语义网实现异源数据集成共享,并于语义层面实现信息交付。首先,通过算法解析和模型转化介绍语义化建模方法,并以二层钢框架厂房结构为例对该方法进行说明;然后,通过对转化案例进行数据模式分析,以验证建筑信息交付的准确性和建筑语义的可传递性。案例实践论证基于IfcOWL本体的语义化建模方法的可实施性;通过分析该语义化模型单元实例的数据模式,探究制约该语义化建模方法赋能建筑信息交付的关键因素;针对语义化建模方法所面临的问题,提出冗余信息规避、领域本体开发和轻量化语义建模的初步解决思路。SPARQL查询实例表明,所解析的数据模式对规避冗余信息有效。因此,该方法在共享和集成建筑多源异构信息方面具有优势,能有效提升建筑信息管理的智能化水平。