基于本体的甲骨文专业文档语义标注方法

在甲骨文领域本体语义环境的基础上,提出一种针对甲骨文卜辞这种特殊结构的文档进行语义标注的方法。为提高标注的准确率,分析甲骨文特有的特征,并针对这种特殊的文档提出一系列规则。该方法首先对甲骨片上的卜辞信息进行分解,然后在甲骨文本体知识的指导下进行概念抽取。对于每个具体的实例概念在本体知识库中寻找其语义环境信息。按照所提出的规则分别计算这些信息与具体一条卜辞的重要度,最后以三元组的形式把标注信息存放于标注库中。实验结果表示,该方法依据领域本体的语义环境大大提高了标注的准确率。     

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。     

基于领域本体的语义标注方法研究

介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础.     

基于本体的语义标注原型评述

实现语义Web构想的关键是利用本体词汇来标注Web资源,如Web页、服务等,基于本体的语义标注原型就是用于支持内容创建者在Web页中添加语义元数据,使其内容被人和机器所理解。本文首先简介现有基于本体的标注原型,然后从不同角度综述了各原型,并进行了对照比较,最后指出了现有原型的不足。     

基于语义的文档标注方法研究

针对现有语义标注系统效率低下的现状,借鉴NCBO Annotator的思想,提出了一种基于语义的文档标注方法,旨在结合本体知识库和WordNet的语义知识,构建具有丰富语义描述能力的字典库,并利用字典库实现文档的语义标注.实验表明,本方法能够提高搜索资源的语义,进而提高搜索的准确度.此外,利用本方法还可提供语义扩展搜索.最后将字典库和标注过程以RESTful Web Service的方式呈现,极大地方便了广大用户对字典库和语义资源的使用.     

一种基于OWL-S领域本体的Web服务语义标注方法研究

提出一种基于领域服务本体的语义标注方法.并结合电力系统领域本体对该方法进行实例说明,该方法通过分析文档(或者网页)的关键信息,使用基于OWL-S本体的语义描述方法建立关键信息与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的Web服务信息显式地表现出来,这样多个文档(或者网页)之间就具有语义关联关系.为服务的语义解析及智能监控提供基础.     

基于领域本体的文本分割方法研究

文本分割在信息检索、摘要生成、问答系统、信息抽取等领域发挥着重要作用。在总结现有的国内外文本分割方法的基础上,提出了一种基于领域本体对文本进行线性分割的方法。该方法利用初始概念自动获取结构化语义概念集合,并根据获取的概念、属性及属性词在文本中出现的频次、位置和关系等因素为段落赋予语义标签,挖掘文本的子主题信息,将拥有相同语义标注信息的段落划分为相同语义段落,实现了文本不同子主题之间的分割。实验结果表明,该方法对于特定领域的文本分割的准确率、召回率以及F值分别达到了85%,90%和88%,分割效果能够满足实际应用需求,并优于现有的无需训练语料的文本分割方法。     

基于视觉本体的视频语义标注算法

提出一个基于视觉本体的视频语义标注算法。该算法利用贝叶斯统计学习和决策理论,通过计算视频关键帧的主要区域与视觉本体中概念的视觉相似性．动态地实现对视频对象的半自动语义标注。实验结果表明,利用该算法进行语义标注效果良好．并具有稳定的性能。     

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.     

基于语义查询本体的语义网文档检索

语义网的发展使人们需要对语义网文档进行检索.为了在不需要专业知识和技巧的情况下让用户能形成语义的查询,提出了一种基于本体可以在结构化的知识库里检索语义网文档的算法.通过将自然语言查询术语映射到词汇意义来构造查询本体,以及检索跟查询本体最相似的语义网文档,提高了对语义网文档检索的查准率,使用户能更好地利用语义检索服务.     

利用Ontology改进的自动化图像标注方法

图像检索系统大多是利用图像的底层特征如颜色、纹理和图像来分析图像,没有考虑图像内容及其对象的内容语义,导致对图像的理解不佳.为使系统能更准确的理解图像中的对象及其深层语义,分析了目前图像标注的优缺点,提出了一种以底层特征为基础,利用本体论建构的知识辅助计算机分析图像中实体对象,判断对象与对象间在现实世界中存在的合理相关性,进而对图像进行标注.实验结果显示加入本体论辅助标注图像大大提高了图像识别的准确性.     

基于本体知识库的自动语义标注*

为了产生语义Web中的元数据,需要提取Web文档中的语义信息。面对海量的Web文档,自动语义标注相对人工和半自动的语义标注是可行的方法。提出的基于本体知识库的自动语义标注方法,旨在提高标注的质量。为识别出文档中的候选命名实体,设计了语义词典的逻辑结构,论述了以实体之间语义关联路径计算语义距离的方法。语义标注中的复杂问题是语义消歧,提出了基于最短路径的语义消歧方法和基于n-gram的语义消歧方法。采用这种方法对文档进行语义标注,将标注结果持久化为语义索引,为实现语义信息检索提供基础。针对构建的测试数据集,进行的标注实验表明该方法能够依据本体知识库,有效地对Web文档进行自动语义标注。     

面向Web应用的语义标注方法

提出了一种语义标注的方法来支持用户在网上的浏览活动.采用了基于参考本体转换技术的语义转换,它能够从语义上同类型的标注资源中提取特征.随着获取标注资源的模式建立用户意向模型,利用概率的方法识别用户意向.然后利用启发式函数量化具体用户意向和资源之间的相似度,从而达到用户在浏览语义异构网络信息空间时获取相关信息的目的.     

基于领域本体的用户模型的研究*

目前大多数知识管理系统采用基于关键词或关键词向量空间模型表示用户的兴趣偏好。针对该方法不包含语义信息,很难准确表示用户感兴趣的信息,并且难于扩展,提出一种基于领域本体的用户模型。该模型利用用户访问量,采用改进的相似度算法,实现用户分类建立用户模型,体现用户个人偏好。最后将该模型应用于齐齐哈尔货车快速设计系统中,应用表明该模型能准确地反映用户兴趣,且提高了信息检索效率。     

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。     

基于知识图的领域本体构建方法

提出了一种基于知识图的领域本体半自动构建方法。以《知网》为语义知识资源,知识图为语义表示方法,采用成熟的软件工程流程,最终构建出的领域本体具有结构明确、语义清晰的特点。对于在其上的语义网、信息抽取等应用提供了有效支持。介绍了本体的概念、设计的准则、建模的流程,并对未来的本体的移植性进行展望。实验结果表明该方法在不确定性知识处理上优于传统本体构建方法。     

一种基于人工免疫的本体匹配算法

针对目前本体匹配算法存在运行效率低和匹配准确度不高等问题,提出一种基于人工免疫的动态本体匹配算法,用来快速地从现有本体中筛选出用户所需的子本体。该算法根据用户行为信息构建抗原本体模型,利用情景匹配确定其领域上下文环境,然后通过结构匹配获得匹配度最高的本体,最后对本体执行语义匹配得到最终需要的子本体。实验表明,该算法提高了本体匹配的准确度和效率。     

一种基于本体的视频检索技术研究

传统的视频检索大多采用基于关键词的方法,难以获得让用户满意的查准率和查全率。为此提出一种基于本体的视频检索技术,该技术借助于领域本体,以其基本概念为关键词通过互联网图像搜索引擎在线获取样本图像组,提取SIFT特征建立图像特征词典,抽取图像特征直方图并计算相似度,辅助完成视频的自动标注,初始化视频检索库;同时,借助于领域本体,对从用户的查询输入中抽取的关键词进行语义扩展,将以扩展概念集进行检索的结果返回给用户,以此实现基于本体的视频检索。最后,结合实例对该算法进行实现和分析,表明了该方法的可行性和有效性。