语义块的多元逻辑组合构成研究*

利用HNC概念符号知识深入到词语的语义层面,从概念类别的内涵出发,结合概念间语义相关度计算方法以及少量句类知识对非特征语义块的多元逻辑组合的各种情况进行了初步分析。采取演绎和归纳的方法得到了关于语义块的多元逻辑组合的三种语义块结构（并联、串联和混联）的发现、内部结构分析及边界确定的有关规则,并实际验证了这些规则的有效性。     

基于描述逻辑规则的语义Web服务组合

针对OWL-S语义Web服务自动组合问题,提出了一种基于描述逻辑(DL)规则的建模和组合方法.将ServiceProfile中的原子服务及其输入、输出参数分别建模DL中角色和概念,将概念间上下位关系和ProcessProfile中组合流程模型建模为DL规则,以一种统一的方式刻画语义Web服务的静态功能语义和动态交互特征...     

基于描述逻辑的XACML策略研究

针对XACML策略间的语义表示、冲突等问题,提出基于描述逻辑的形式化方法,对XACML策略的目标、规则、规则组合算法和策略冲突消解算法进行形式化处理,并给出基于描述逻辑的规则间冲突检测方案.分析结果表明,该形式化方法便于XACML策略的扩展,并且增强了XACML的语义表达能力和推理能力.     

基于语义网规则语言的推理机制框架设计

分析了本体描述语言OWL DL在表达能力上局限于描述逻辑的缺陷以及语义网规则语言(semantic web rule language,SWRL)的特点,在已有时本体和规则结合推理的研究基础上,提出了一个基于SWRL的推理机制框架.该框架在OWL本体中引入了规则的表示,弥补了OWLDL在推理机制上的不足,经该框架推导出的新本体在原本体的基础上增加了概念间的语义关联,将隐性知识显示化,完善了本体知识库的内容.在语义Web领域,该框架的应用能够提高本体知识的利用率.     

f-SHOIQN:一种模糊非单调描述逻辑

针对描述逻辑无法表示语义网中模糊和非单调知识的问题,在模糊描述逻辑f-SHOIQ基础上增加弱否定构造算子,提出模糊非单调的描述逻辑f-SHOIQ_N。使用弱否定标记模糊非单调原子概念,进而表示模糊非单调规则。将模糊非单调规则引入模糊描述逻辑f-SHOIQ,用来表示模糊和非单调知识。构建f-SHOIQ_N的知识库,给出该知识库中模糊非单调知识和模糊单调知识处理方式。为处理模糊非单调知识库中规则的竞争并满足描述逻辑中概念包含、相等的问题,提出f-SHOIQ_N中竞争规则的优先级判定算法。分析f-SHOIQ_N具有的性质,并给出相关证明。     

基于语义的Web文本分析技术

语义技术能够提高Web文本分析的精度。该文介绍了两种语义技术：概念语义技术和形式化语义技术。非负矩阵分解方法获取的概念语义技术同时满足概念语义的准确性和算法复杂性要求。本体是一种流行的形式化语义技术,基于本体的信息系统中通常存在本体的异构问题。引入概念的最简多元界定义来寻找概念的最佳近似,提供了寻找概念最简多元界的算法思想。     

藏文句义分割方法

句子是字或词根据语法规则进行组合的编码,句义分割是句子组合规律的解码问题,即对句义进行解析。在藏文分词后直接进行语义分析,其颗粒度过小,容易出现词语歧义,而以句子为分析单位,则颗粒度过大,不能较好地揭示句子的语义。为此,提出一种藏文句义分割方法,通过长度介于词语和句子之间的语义块单元进行句义分割。在对句子进行分词和标注的基础上,重新组合分词结果,将句子分割为若干个语义块,并采用空洞卷积神经网络模型对语义块进行识别。实验结果表明,该方法对藏文句义分割的准确率达到94.68%。     

语义Web服务的形式化与满足性研究

描述逻辑是语义网的理论基础,首先通过对语义Web服务中的输入/输出参数进行抽象描述,依据描述逻辑理论得到语义Web服务的形式化定义。从描述逻辑的角度把语义Web服务映射成某一领域中的概念,把语义Web服务的组合看成是一个新的语义Web服务的形成,新服务形成后是否有意义其实就是描述逻辑中新概念的满足性问题。通过引入Tableau算法,证明了新语义Web服务的可终止性,并给出了语义Web服务满足性的可判定过程。这一工作为具体语义下的Web服务的发现、组合等问题的解决提供了理论基础,具有十分重要的指导作用。     

一种知识一致性分析的非逻辑方法

知识的一致性分析是知识系统中的一个重要问题,是知识系统正常运行的基础。常规的知识一致性分析采用逻辑分析的方法进行,但不能完全解决实际系统中的知识不一致的问题,主要原因是严格的逻辑系统对满足约束条件的知识无法进一步分析。本文中提出的基于语义贴近度和多元线性回归模型的知识一致性分析方法正好弥补了这一缺点。在文章中给出了语义贴近度的定义及相应的算法设计。     

描述逻辑在基于语义的服务消息交互中的应用*

提出了一个基于描述逻辑规则的自动服务交互的模型框架,将服务抽象成基于消息的服务模型。该服务模型将在服务之间传递的面向对象的服务消息作为服务交互的主要手段,使用描述逻辑的概念对服务之间传递的消息数据进行语义分析,在服务内部数据模式与描述逻辑知识库间建立对应关系。在交互规则方面,使用基于描述逻辑和Horn子句进行描述;在描述逻辑的Tableau算法的支持下,对知识库概念和规则进行有效性、一致性和可满足性的验证,实现数据异构模式下服务间基于语义的自动交互。     

汉语中人称代词的消解研究

人称代词的消解是自然语言处理中十分重要的问题,人称代词消解,就是确定人称代词与先行语之间的相互关系,从而明确人称代词究竟指代什么对象,现有的许多应用系统,如文本摘要、信息抽取等采取了从文本中直接抽取句子的做法,而结果可能会含有某些无先行语的人称代词,使理解变得非常困难,人称代词消解无疑可以解决类似的问题。该文主要结合句类基本知识,根据人称代词所在语义块中的语义角色和人称代词对应的先行语可能的语义角色,给出了消解人称代词的基本规则。同时,作者也从句法的角度,结合局部焦点法给出了优选性规则。     

汉语块扩句的自动分析

块扩句是一类概念预期知识十分明确的句子。基于概念层次网络理论介绍了块扩句对应的块扩句类,总结了能够激活块扩句类的典型块扩动词。根据块扩动词的概念知识得到句子的特征语义块及块扩句类,依据块扩句类的知识对句子进行检验后可给出句子句类的分析结果。在已有的句类分析系统的基础上对真实语料中的块扩句进行了自动分析,实验表明正确率达到了71.29%,错误主要来自特征语义块动词辨识、动词多句类代码等。正确分析块扩句将有助于解决汉语句子的多动词处理难点。     

基于概念基元的句群情景框架抽取研究

句群的构成要素是领域、情景和背景,领域是核心.领域关联的情景框架主要依据领域句类知识库的描述,从句群语句的语义块中抽取.本文介绍了在语言概念空间中对句群情景框架的概念符号描述,通过匹配整合句群情景框架中语义块的概念约束和句类分析结果中的语义块,给出了从自然语言空间的句群中抽取情景框架要素的方法,并根据实验结果总结了句群情景框架抽取中需要加强和完善的地方.     

基于知网的汉语普通未登录词语义分析模型

提出一种基于知网的汉语普通未登录词语义分析模型,该模型以概念图为知识表示方法,以2005版知网为语义知识资源,首先参照知网知识词典对普通未登录词进行分词;然后综合利用知网中的知识词典等知识,通过词性序列匹配消歧法、概念图相容性判定消歧法、概念图相容度计算消歧法及语义相似度计算消歧法对中文信息结构进行消歧;最后根据所选择的中文信息结构生成未登录词的概念图,从而实现未登录词的语义分析。该模型在语义分析过程中一方面确定了未登录词中每个已登录词的词义,另一方面构造了该未登录词的语义信息,实验结果证明它可以作为普通未登录词语义分析的原型系统。     

一种基于文档内容的语义标注方法

互联网上存在海量数据,如何在大量的信息中查找到有用信息就变成了一个至关重要的问题。语义网为解决这一问题带来了曙光。然而当今网络现状与语义网之间存在巨大差距,即海量非结构化的页面内容难直接转化为语义的知识。提出了一种基于文档内容的语义标注方法,利用本体所表达的语义环境,即本体知识相关词汇及其所处的语义上下文环境在文档中出现频率,实现对文档的语义标注。实验显示方法取得良好的效果,但受本体知识质量和标注文档质量两个因素影响较大。     

Finding association rules in semantic web data

The amount of ontologies and semantic annotations available on the Web is constantly growing. This new type of complex and heterogeneous graph-structured data raises new challenges for the data mining community. In this paper, we present a novel method for mining association rules from semantic instance data repositories expressed in RDF/(S) and OWL. We take advantage of the schema-level (i.e. Tbox) knowledge encoded in the ontology to derive appropriate transactions which will later feed traditional association rules algorithms. This process is guided by the analyst requirements, expressed in the form of query patterns. Initial experiments performed on semantic data of a biomedical application show the usefulness and efficiency of the approach.     

Semantic weldability prediction with RSW quality dataset and knowledge construction

This paper presents a semantic Resistance Spot Welding (RSW) weldability prediction framework. The framework constructs a shareable weldability knowledge database based on the regression rules from inconsistent RSW quality datasets. This research aims to effectively predict the weldability of RSW process for existing or new weldment design. A real welding test dataset collected from an automotive OEM is used to extract decision rules using a decision tree algorithm, Classification and Regression Trees (CART). The extracted decision rules are converted systematically into SWRL rules for capturing the semantics and to increase the shareability of the constructed knowledge. The experiments show that the RSW ontology, along with SWRL rules that contains weldability rules constructed from the datasets, successfully predicts the weldability (nugget width) values for RSW cases. The predicted nugget width values are found to be in-close proximity of the actual values. This paper shows that semantic prediction framework construes an intelligent way for constructing accurate and transparent predictive models for RSW weldability verification.     

基于CRFsuite分类器的汉语框架语义角色标注

以山西大学的汉语框架语义知识库为实验语料,使用CRFsuite分类器对中文句子中谓词的语义角色标注同时进行识别和分类。CRFsuite分类器中使用一些简单有效的特征,后处理阶段采用简单的后处理规则对标注结果进行处理,最终在实验结果和实验效率上都有了显著性提高。     

程序语言中共归纳数据类型的一种fibrations方法

范畴论与共代数是程序语言中共归纳数据类型研究的传统方法,这些方法在语义行为分析与共归纳规则描述等方面存在一定的不足。针对以上问题,提出了一种fibrations方法以对共归纳数据类型的语义行为与共归纳规则进行研究。该方法系统分析了fibration上共归纳数据类型的重索引函子、对偶重索引函子与真值函子等基本逻辑结构,应用等式函子与商函子等工具建立共归纳数据类型与其语义行为在程序逻辑上的对应关系,深入分析共归纳数据类型的语义行为;并以基范畴上自函子及其在全范畴上保持等式的提升为工具构造共递归操作,抽象描述共归纳数据类型具有普适意义的共归纳规则;最后通过实例分析简要介绍了fibrations方法的应用。