民航突发事件应急案例语义检索方法研究

针对突发事件条件下民航应急管理与决策的特殊性,设计了一个基于领域本体的民航突发事件应急案例语义检索系统模型。通过民航突发事件领域本体与语义案例库构建方法的研究,提出了一种针对语义查询请求及其语义分析过程的语义模式表达式匹配算法,并采用基于SWRL规则的推理过程实现了民航突发事件应急案例的语义检索。给出了仿真实验与结果分析,为基于本体的民航突发事件应急管理与决策提供了理论与方法支持。     

基于NNV关联规则的非分类关系提取方法及其应用研究

针对传统的非分类关系提取方法无法获得非分类关系的名称的不足,提出基于NNV(noun-noun-verb,名词名词动词)关联规则的非分类关系提取方法。给出NNV关联规则的相关概念及方法的实现过程,提取了民航突发事件应急管理领域本体中的非分类关系,完善了民航突发事件应急管理领域本体。与传统的非分类关系提取方法相比,有效获取了非分类关系的名称,保证了结果的准确率和召回率。     

民航突发事件领域本体关系提取方法的研究

针对民航突发事件领域本体关系抽取准确率低的问题,提出了一种结合注意力机制与双向门控循环单元(BiGRU)的关系抽取模型。首先查询预先训练的词向量矩阵,将文本中每个词语映射为向量表示;其次构建BiGRU,得到词语序列的上下文语义信息;然后在词语层面和句子层面分别引入注意力机制,为表达语义关系更重要的词语和句子分配更大的权重;最后进行模型的训练与优化。将该模型应用在民航突发事件领域本体的关系提取中,实验结果表明该模型相较于其他方法具有更好的提取效果,验证了该模型的有效性,为民航突发事件领域本体关系的自动获取提供了新的方法支持。     

基于Neo4j的领域本体存储方法研究*

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Neo4j的领域本体RDF图数据存储方法,研究了领域本体RDF有向标记图结构与Neo4j图数据库存储模型的关系,结合民航突发事件应急管理领域本体的实例查询,给出了RDF图与Neo4j之间的映射关系及其实现过程。实验验证了Neo4j图数据库在满足领域本体RDF图数据查询的同时,进一步提高了查询的效率,为大数据平台下的RDF图数据语义检索与推理提供了方法支撑。     

面向教学资源查询的语义相似度和相关度算法

在基于距离的语义相似度计算方法的基础上,综合多种因素对相似度的影响,提出一种新的相似度和相关度计算方法。将其应用到教学资源领域本体,计算本体概念间的相似度和相关度。实验结果显示该算法可以提高传统基于距离的相似度算法的性能。最后比较了利用该算法的语义查询与传统关键字查询的结果。     

基于LDA的领域本体概念获取方法研究

针对民航突发事件应急管理领域本体的自动更新问题,提出了基于LDA的领域本体概念获取方法。以文本信息作为数据源,采用NLPIR自适应分词与过滤方法获取候选术语集,设计了领域本体的LDA主题模型,通过吉布斯采样进行LDA模型训练与主题推断,实现了领域本体核心概念的相关术语提取;基于LDA主题概率分布研究了语义关系识别规则的构建方法,给出了概念及其相关术语语义关系的识别与实现过程。实验效果表明,该方法可以有效解决大规模领域本体概念的自动更新问题,为大数据环境下民航突发事件跨媒体信息的共享与推理提供了良好的数据支持。     

领域本体中概念间语义相关度的概率估计

根据贝叶斯定理提出一种衡量领域本体中概念间语义相关度的概率模型。该模型定义在不同语义关系之上,基于极大似然估计法利用语义距离来对语义关系进行参数估计。并在此基础给出一种计算任意两个概念之间语义相关度的方法。公开数据集上的实验结果表明该方法估计出的概念语义相关度具有相当的有效性,应用在语义查询扩展中可明显提高检索效果。     

基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法研究

针对民航突发事件因果关系无法有效评估与关联分析的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法。在民航突发事件应急管理领域本体的基础上引入贝叶斯理论,首先通过规则设计实现了领域本体中概念、关系与实例的贝叶斯网络转换,然后采用贝叶斯网络知识合成算法E-IPFP构建贝叶斯网络节点的条件概率表,并通过消息传递机制计算父子节点间的概率关系,获得民航突发事件因果关系的概率分布。采用民航突发事件应急管理领域本体和世界民航事故调查跟踪报告中的案例作为实验数据,给出了民航突发事件因果间关系的分析,为基于大数据的突发事件关联分析与推理提供了方法支持。     

一种针对特定领域的查询扩展方法

为提高特定领域信息检索的效率,针对用户的查询需求不能准确、清晰地表述查询意图的问题,提出一种基于领域本体的语义查询扩展算法。该算法结合领域本体中知识库和实例库的特点,设计相应的扩展算法。其中,基于知识库的扩展主要依赖于等价关系、父类关系和子类关系等层次结构关系。基于实例库的扩展方法主要有:数值型属性扩展和基于统计的语义字典的文本型属性扩展。最后,利用实验验证语义扩展算法的有效性和可行性,并与相关研究方法进行比较,表明该方法在查全率、查准率上也取得了较好的效果。     

基于领域本体的网页主题相关度计算

为提高网页内容与特定主题之间相关度计算的准确度,提出一种基于领域本体的网页主题相关度计算模型OBWTCCM(ontology based webpage-topic correlation calculation model)。使用领域本体刻画主题,通过计算本体概念间的语义关系提取主题概念并构造主题语义矩阵,将特征词的统计信息与该矩阵相结合计算网页与主题之间的相关度。该模型改进了向量空间模型在相关度计算时对特征词语义层次分析的不足。实际项目应用结果表明,使用该方法计算得到的网页主题相关度与领域专家的判断总体相符,具有较理想的准确度。