基于本体的ebXML／R＆R注册分类模型

将本体引入注册分类信息的描述，使用OWL描述注册分类信息本体，从ebXML／RIM中抽象出专门用于管理注册分类信息的注册分类模型，提出了把注册分类信息本体作为注册分类模型的管理对象的设计思想，构造了基于本体的ebXML／R＆R注册分类模型。对于实现ebXML／R＆R与其它信息资源R＆R分类注册方法与技术的互操作性具有重要的理论与实际意义。     

基于本体的Web信息抽取系统的研究

所谓基于本体的Web信息研究其实质就是对所构建的本体为信息抽取核心,本文通过对信息抽取系统的相关概念理论进行基础分析,分类比较基于本体的信息抽取系统,对基于本体的Web信息抽取系统分析研究,主要研究其整体构造、技术方法的分析和评价两方面内容。     

基于政务主题词表的政府信息本体构建及应用

为了构建政府信息领域本体,将其应用于政府信息检索系统中,提高系统的查全率和查准率,提出了利用现有术语丰富的政务主题词表构建政府信息领域本体的方法.该方法以政府信息这个核心概念和其属性为中心,将政务主题词表中的主题词和词间关系有序的转化到本体中,并在此基础上进一步挖掘了领域业务相关的关系,丰富了本体蕴涵的知识.进而将本体应用于政府信息检索系统中,改善了原系统的检索效果,同时也验证了该本体构建方法的有效性.     

信息抽取中领域本体建模方法研究

近几年来,本体作为一种知识重用、知识共享和建模的重要工具,尤其是领域本体,在信息抽取系统中扮演着越来越重要的角色。但是,目前领域本体的创建还缺乏系统的、工程化的方法。首先介绍了本体的概念及本体的建模准则,然后分析了现有的几种常见的本体建模方法,并通过对比分析各种方法的优缺点,再结合信息抽取的原理以及软件工程的思想,提出了一种新的领域本体的建模方法。该方法具有很强的逻辑性和可操作性,可被一些领域本体在建立时采用。     

利用表格特征信息的Web文本分类研究与实现

构建了关于Web表格特征信息知识的领域本体,提出并设计了一种用于Web文本分类的二次分类模型。该模型使用支持向量机方法对测试样本进行第一次分类;由于设定了较高的分类阈值,一次分类后部分测试样本未确定所属类别,对于这些测试样本,抽取样本中的Web表格特征信息,与基于领域本体的分类模板进行相似度匹配,进行第二次分类。最后通过实验验证了该方法的可行性。     

面向Web信息资源的领域本体模型自动构建机制的研究

领域本体的构建是本体工程研究与应用的重要内容。面向网络Web信息资源,获取领域相关文本信息,通过对文本的概念分析,构建领域本体模型。提出一套本体自动构建机制,该本体构建基于数据挖掘和机器学习技术,内容主要包括基于贝叶斯(Bayes)分类原理;提出多个分类器方式的概念分类过程和算法;提出概念关联分析和概念自学习算法,建立本体原型;提出面向OWL本体模型的转换映射机制,构建基于OWL的本体模型。此外,还提出了从网络资源获取、领域本体建模到本体实施应用的一套完整的本体构建和应用实施的解决方案。     

唐卡领域本体构建研究

为实现唐卡数字资源的共享和重用,建立用计算机语言来表达的唐卡领域知识系统,从现有的本体相关理论出发,使用本体的形式化定义形式,对唐卡的概念进行语义形式化描述,利用七步法构建了唐卡领域的核心本体,对唐卡分类、唐卡知识库构建、唐卡信息智能检索等方面的进一步研究具有重要意义。     

基于本体集成的语义标注模型设计

语义Web的全面实现需借助于语义标注,标注网页信息会涉及到多个本体.据此,通过研究桥本体,提出一个在本体集成的基础上建立起来的多本体语义标注模型.该模型利用桥本体集成顶层本体和多个领域本体,同时借助基于本体的信息抽取技术对网页进行语义标注,并将标注信息存入标注库,使标注信息与网页分离,提高语义检索的效率.通过举例说明了本模型的合理性.     

一种文本分类模式下的本体构建方法

本体在知识管理和语义网中扮演着越来越重要的角色,但本体的构建是一项费力又费时的工作,为此本文提出一种基于文本分类模式下的本体自动构建方法。该方法以形式化概念理论分析作为基础,计算出概念之间的相关度,以概念间的相关度和它们在文档中出现的频率矩阵构建本体概念图。实验结果表明,在文档分类模式下自动构建本体支持目前的信息分类系统,形成的本体有利于更好地共享和重用,促进语义Web的本体的升级。     

基于维基百科的领域本体自动构建方法研究

随着互联网的发展,本体被广泛应用于知识工程、信息检索等领域。传统的本体构建方法无法满足日益增长的需求,提出一种基于维基百科的领域本体构建方法。通过提取维基百科的知识体系和知识属性,实现原始领域本体的自动化构建。提出的一种与路径无关的矢量方差方法,通过计算领域中每一个分类和条目的所属度,选择所属度大于阈值的分类和条目作为领域本体的内容,然后挖掘每个信息盒的内容来获取实体的属性。最后通过人工识别的方式验证提取的分类和条目的有效性,以及所构建的本体的准确性。     

An ontology-based control of a graphic dialog

A new approach to the development of an interface in the form of graphical static scenes is represented. The main concept of the approach is to save a developer the trouble of coding the interface providing him with an editor, driven by an ontology for describing a graphical scene in an arbitrary subject domain and, based on it, automatically generate the executable code of the interface. The problem-independent model of the ontology of graphical static scenes on a plane and the method of dialog implementation, based on graphical scenes, are described.     

基于知识块摘要和词转移距离的高效司法文档分类

随着全国司法机关智能化建设的深入推进,通过信息化建设应用所积累的海量司法文书为开展司法智能服务提供了司法数据分析基础。通过司法文书的相似性分析实现类案推送,可以为司法人员提供智能辅助办案决策支持,从而提高办案的质量和效率。针对面向通用领域的文本分类方法因没有考虑特定司法领域文本的复杂结构和知识语义而导致司法文本分类的效能低问题,提出一种基于司法知识块摘要和词转移距离（WMD）的高效司法文档分类方法。首先为司法文书构建领域本体知识模型,进而基于领域本体,利用信息抽取技术获取司法文档中核心知识块摘要;然后基于司法文本的知识块摘要利用WMD进行司法文档相似度计算;最后利用K最近邻算法进行司法文本分类。以两个典型罪名的案件文档集作为实验数据,与传统的WMD文档相似度计算方法进行对比,实验结果表明,所提方法能明显提高司法文本分类的正确率（分别有5.5和9.9个百分点的提升）,同时也降低了文档分类所需的时间（速度分别提升到原来的52.4和89.1倍）。     

Multi-ontology fusion and rule development to facilitate automated code compliance checking using BIM and rule-based reasoning

Code compliance checking plays a critical role that identifies substandard designs according to regulatory documents and promises the accuracy of the designs before construction. However, the traditional code compliance checking process relies heavily on human work. To help the users better understand the checking process, this study proposes a gray-box checking technique and a BIM-based (Building Information Modeling) automated code compliance checking methodology that leverages ontology. The proposed approach contains a code ontology, a designed model ontology, a merged ontology, a code compliance checking ontology, a set of mapping rules, and a set of checking rules. During the checking process, the ontologies provide knowledge bases, and the rules provide necessary logic. A five-step roadmap is proposed for code ontology development for domain experts. For the time being, pre-processing is applied to create the designed model ontology to achieve time saving. Next, an ontology mapping procedure between the code and the designed model ontology is executed to obtain the merged ontology. In the ontology mapping procedure, the mapping rules aim to mitigate the semantic ambiguity between design information and regulatory information and enrich building information's semantics. Subsequently, rule-based reasoning is applied based on the checking rules and the merged ontology for checking reports generation. Finally, according to Chinese building codes, an automated code compliance checking platform is implemented for real construction projects to validate the proposed methodology.     

基于叙词表的领域本体构建方法研究

提出了一种利用现有术语丰富的叙词表构建领域本体的方法,该方法可以减少构建领域本体的工作量.通过基于<农业科学叙词表>构建果树学领域本体的实例,对一种基于叙词表的领域本体构建方法的设计过程进行了详细叙述,该方法分为3个阶段,即领域本体的信息收集和分析、领域本体的详细设计、领域本体的表示,其中详细设计是核心,该阶段将叙词表中出现的核心词汇、语义关系转化到本体中,并补充了更丰富的语义关系.     

基于知识图谱的智能问答意图识别联合模型

针对现有意图识别联合模型在专业领域知识图谱问答中容易发生识别领域实体以及问句分类错误的情况,提出一个结合了领域知识图谱的意图识别联合模型。该模型有三步,将领域知识图谱中实体对应的本体标签以及本体间关系导入训练数据集,形成包含本体标签的知识文本以及额外包含本体关系的知识文本图;通过字符级嵌入和位置信息嵌入将包含了本体标签的知识文本转化成嵌入表示并依据知识文本图创建实体关系可视矩阵,明确知识文本各成分的相关程度;将嵌入表示和实体关系可视矩阵输入模型编码层进行模型的训练。以高速列车领域知识图谱为例,经过准确率和召回率的验证,以该方法训练出的模型在高速列车领域问答数据集的意图识别任务上取得了更好的表现。     

基于HBase的领域本体存储方法及其应用研究

在分析民航突发事件应急管理领域本体及其存储特点的基础上,提出了一种基于HBase的领域本体存储方法,采用将领域本体元数据与RDF实例数据分开存储的方式,给出了描述领域本体类及属性信息的元数据和RDF实例数据的存储模型,及其基于MapReduce的领域本体RDF数据并行加载过程。结合应用实现了领域本体基于HBase API的基本图模式查询,并在Hadoop环境下进行了实验与效果分析,为民航应急管理领域本体的海量数据存储提供了理论与方法支撑。     

Domain ontology graph model and its application in Chinese text classification

This paper proposes an ontology learning method which is used to generate a graphical ontology structure called ontology graph. The ontology graph defines the ontology and knowledge conceptualization model, and the ontology learning process defines the method of semiautomatic learning and generates ontology graphs from Chinese texts of different domains, the so-called domain ontology graph (DOG). Meanwhile, we also define two other ontological operations—document ontology graph generation and ontology graph-based text classification, which can be carried out with the generated DOG. This research focuses on Chinese text data, and furthermore, we conduct two experiments: the DOG generation and ontology graph-based text classification, with Chinese texts as the experimental data. The first experiment generates ten DOGs as the ontology graph instances to represent ten different domains of knowledge. The generated DOGs are then further used for the second experiment to provide performance evaluation. The ontology graph-based approach is able to achieve high text classification accuracy (with 92.3 % in f-measure) over other text classification approaches (such as 86.8 % in f-measure for tf–idf approach). The better performance in the comparative experiments reveals that the proposed ontology graph knowledge model, the ontology learning and generation process, and the ontological operations are feasible and effective.     

基于本体和语义规则的信息系统安全域划分

伴随着信息化全面建设,越来越多的信息化系统运用于各行各业,为广大的人民群众和国家带来信息化时代的便捷性与优越性,但是同时随之产生一系列复杂的安全问题也亟待解决。因此针对于信息系统领域的安全域划分方法及评估指标体系研究显得尤为重要。为此,提出了基于语义万维网技术和本体论技术的安全域划分方法,并在此基础上设计了针对于信息系统安全领域的本体,并且运用于实际案例中,完成技术方案的实际运用效果测试,实现为安全测评人员提供更方便的信息系统评级划域方法。     

Towards an Ontological Approach to Information System Security and Safety Requirement Modeling and Reuse

ABSTRACT

Misuse cases are currently used to identify safety and security threats and subsequently capture safety and security requirements. There is limited consensus to the precise meaning of the basic terminology used for use/misuse case concepts. This paper delves into the use of ontology for the formal representation of the use-misuse case domain knowledge for eliciting safety and security requirements. We classify misuse cases into different category to reflect different type of misusers. This will allow participants during the requirement engineering stage to have a common understanding of the problem domain. We enhanced the misuse case domain to include abusive misuse case and vulnerable use case in order to boost the elicitation of safety requirements. The proposed ontological approach will allow developer to share and reuse the knowledge represented in the ontology thereby avoiding ambiguity and inconsistency in capturing safety and security requirements. OWL protégé 3.3.1 editor was used for the ontology coding. An illustration of the use of the ontology is given with examples from the health care information system.     

利用本体技术实现的智能搜索与录入系统

针对网络信息共享的需求和农业学科自身的特点,利用本体技术,提出基于网络农业信息分类编码的农业信息本体作为网页分类标识、数据库管理和搜索关键字推理的标准。拓展了传统搜索引擎的结构,结合Agent和Jena技术,构建了一个具有信息检索和自动归类的搜索与录入系统,使得系统更具智能化、人性化和专业化,有效地利用信息,提高了查全率和查准率。