基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。      

基于本体的教育资源推理查询原型系统设计与实现

针对当前教育资源库存在的通用性差和缺乏语义查询等缺陷,将语义Web的重要基础本体及其推理和查询技术应用到教育资源领域,实现一个基于本体的教育资源推理查询原型系统。利用本体构建方法及建模工具protégé,以数据结构课程为例,构建一个基于元数据标准的教育资源领域本体;制定教育资源领域本体知识点推理规则,提出改进的语义相似度算法;设计并实现基于本体的教育资源推理查询原型系统。通过实验验证,该系统的查全率与查准率均高于基于关键字的查询。     

基于本体的PDM系统应用体系结构

在研究产品数据管理系统的基础上,结合了本体思想,提出一个原型系统OntoPDM。该系统建立了企业资源本体库,并构造企业资源的推理规则。运用Jena实现该领域基于语义的检索功能,得出潜在的语义查询结果,为企业资源领域提高信息检索的查准率和查全率提供一个有效方法。     

基于本体的教育资源库的研究与设计

现阶段,我国的信息资源库仍存在某些劣势,如可复用性、共享性、知识查询的准确率和百分率等,为了解决目前查询系统中相关属性查找困难以及同义词难以识别等问题,该文把方法论引入到信息资源库研究中,并提出了基于领域的语义智能查询系统的架构,本系统是针对特定领域知识信息的语义分析基础上,得出了相对足够的语义知识的信息查询系统。该文的重点是基于领域的信息资源的描述,建设一个特定领域知识本体及基于内容的查询的系统。     

基于领域本体和Lucene的语义检索系统研究

语义相似度是影响语义检索系统查准率和查全率的重要因素。设计了一种改进的语义相似度模型,用于量化概念间的关联程度,通过对相似度阈值的控制来调整查询扩展时扩展概念集的范围。在Lucene的基础上设计了一个基于领域本体的语义检索系统,该系统对提交的关键词组进行查询扩展后,将扩展关键词组导入文本检索引擎Lucene中,并把语义相似度作为检索结果排序算法的关键因素。实验结果表明,该语义相似度模型得出的相似度值更加接近专家经验值,系统的查询准确率与未加入查询扩展的Lucene系统相比有较大的提高。     

基于Jena的语义信息检索应用研究

本体语言OWL和Jena应用接口是实现语义网应用的重要工具。针对传统信息检索系统查询质量不高的问题,引入语义网技术实现语义信息检索可以提高查询质量。语义信息检索的关键在于构建合适的本体。通过对计算机科学领域信息的收集,运用OWL语言创建计算机科学本体,并利用Jena提供的查询机制实现了对该本体的语义信息查询,与传统信息查询结果相比排除了很多无关信息。     

基于MPEG-7的视频语义检索系统

设计和实现一个支持语义的分布式视频检索系统:"语寻"。该系统利用一个改进的视频语义处理工具(该工具基于IBM VideoAnnEx标注工具,并增加镜头语义图标注和自然语言处理的功能)对视频进行语义分析和标注,生成包含语义信息的MPEG-7描述文件,然后对视频的MPEG-7描述文件建立分布式索引,并同时分布式存储视频文件;系统提供丰富的Web查询接口,包括关键字语义扩展查询,语义图查询以及自然语句查询,当用户提交语义查询意图后,便能够迅速地检索到感兴趣的视频和片段,并且可以浏览点播;整个系统采用分布式架构,具备良好的可扩展性,并能够支持海量视频信息的索引和检索。     

基于实体的数据库汉语问句查询接口研究

设计并实现一个基于实体的通用可交互数据库汉语问句查询接口,该接口可将汉语问句转化为SQL语句,并通过数据库查询得到答案.系统首先对问句进行分词、实体语义标注等处理.生成一幅包含句子中各个实体及实体关系的信息领域图.将句子中的语义节点定位到图中,再按照设计好的算法,实现从句子到信息领域图,再到SQL语句的转化.实验表明,该系统能够基本有效地处理各种常见形式的查询语句,具有良好的可用性和可移植性.     

基于领域本体知识库的语义查询扩展

为了在检索过程中全面表达用户查询意图,提出了基于领域本体知识库的语义查询扩展方法。该方法借助领域本体推理出的知识,使检索系统从语义层面理解用户查询语句,并通过语义相似度来控制扩展词的规模,避免了查询过度扩展,使得新构造的查询能更准确地描述用户的检索需求,提高了检索的有效性。原型系统的实验结果表明,该方法较传统的关键字匹配法和LAC方法有明显的优势,在保障查全率的基础上,可极大地提高检索准确率。     

基于本体的Deep Web数据标注

借鉴语义Web领域中深度标注的思想,提出了一种对Web数据库查询结果进行语义标注的方法.为了获得完整且一致的标注结果,将领域本体作为Web数据库遵循的全局模式引入到查询结果语义标注过程中.对查询接口及查询结果特征进行详细分析,并采用查询条件重置的策略,从而确定查询结果数据的语义标记.通过对多个不同领域Web数据库的测试,在具有领域本体支持的条件下,该方法能够对Web数据库查询结果添加正确的语义标记,从而验证了该方法的有效性.     

基于语义视图的SPARQL-SQL查询转换方法

针对油气井工程领域关系数据库,提出一种基于语义视图的SPARQL-SQL查询转换方法.该方法采用特定本体描述数据源关系模式,通过RDF三元组形式,将关系表定义为领域本体之上的语义查询视图,从而建立数据源与本体之间的映射关系,并根据语义映射信息,将提交的SPARQL语句进行解析与查询重写,转换为面向关系数据源的SQL语句.通过实现油气井虚拟数据中心,验证了该方法的可行性与有效性,并获得了良好的应用效果.     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.     

基于语义的软构件检索

通过对传统的软构件检索技术的研究,在刻面分类检索方法的基础上,提出了一种基于语义的软构件检索方法,这种方法利用领域模型和领域本体对构件检索进行语义上的扩展。具体描述了该方法的设计思想和过程模型,然后利用该方法构造出了基于语义的软构件检索体系构架,实现了对领域构件进行语义查询的目的,提高了构件检索的查全率和查准率。     

基于领域本体和关系模型的XML语义集成方法研究

由于缺乏足够的语义信息,不同模式的XML数据之间很难进行互操作。针对油气井工程中的XML数据集成需求,借助领域全局本体,提出一种模式无关的XML语义集成方法。该方法首先在XML Path路径与领域本体之间进行语义映射,屏蔽其模式差异;然后,按照模型映射方法将XML存储为关系数据;最后通过查询重写将SPARQL转换为SQL语句,实现语义查询。该方法对XML模式进行语义标注,利用关系数据库存储与查询XML数据,能有效处理领域XML数据的语义集成。     

An architectural design for effective information retrieval in semantic web

The current web IR system retrieves relevant information only based on the keywords which is inadequate for that vast amount of data. It provides limited capabilities to capture the concepts of the user needs and the relation between the keywords. These limitations lead to the idea of the user conceptual search which includes concepts and meanings. This study deals with the Semantic Based Information Retrieval System for a semantic web search and presented with an improved algorithm to retrieve the information in a more efficient way.This architecture takes as input a list of plain keywords provided by the user and the query is converted into semantic query. This conversion is carried out with the help of the domain concepts of the pre-existing domain ontologies and a third party thesaurus and discover semantic relationship between them in runtime. The relevant information for the semantic query is retrieved and ranked according to the relevancy with the help of an improved algorithm. The performance analysis shows that the proposed system can improve the accuracy and effectiveness for retrieving relevant web documents compared to the existing systems.     

From keywords to semantic queries—Incremental query construction on the semantic web

Constructing semantic queries is a demanding task for human users, as it requires mastering a query language as well as the schema which has been used for storing the data. In this paper, we describe QUICK, a novel system for helping users to construct semantic queries in a given domain. QUICK combines the convenience of keyword search with the expressivity of semantic queries. Users start with a keyword query and then are guided through a process of incremental refinement steps to specify the query intention. We describe the overall design of QUICK, present the core algorithms to enable efficient query construction, and finally demonstrate the effectiveness of our system through an experimental study.     

面向语义信息查询的模糊本体模型

针对领域知识建模时的模糊性、不确定性与信息查询时的局限性,提出一种基于模糊控制规则的模糊本体模型。利用基于模糊聚类的本体机器学习方法构建模糊控制规则库,通过计算模糊相似矩阵得到模糊概念的语义关联,对词汇相关概念进行语义分析与扩展获取模糊概念间的本质语义关系,实现基于模糊概念属性值的信息查询与语义共用。实验结果表明,该模型在语义查询上有更完善的推理机制,能有效获取语义信息。     

基于本体的教育资源库的研究与设计

目前,我国的教育资源建设在共享性、重用性、资源检索查全率和查准率等问题上依然存在某些不足,为了解决当前检索系统中同义词难以识别、相关查找困难等问题,把本体引入到教育资源建设中,并提出了基于本体的语义检索系统的体系结构,该系统旨在实现对领域内资源的语义分析,赋予检索系统足够的语义信息。研究的重点是资源的元数据描述、领域本体的构建及语义查询,而这也是进行语义检索的理论基础。