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远监督学习是适合大数据下关系抽取任务的一种学习算法.它通过对齐知识库中的关系实例和文本集中的自然语句,为学习算法提供大规模样本数据.利用本体进行关系实例的自动扩充,用于解决基于远监督学习的关系抽取任务中部分待抽取关系的实例匮乏问题.该方法首先通过定义关系覆盖率和公理容积率,来寻找与关系抽取任务关联性大的本体;然后,借助本体推理中的实例查询增加待抽取关系下的关系实例;最后,通过对齐新增关系实例和文本集中的自然语句,达到扩充样本的效果.实验结果表明:基于本体的远监督学习样本扩充方法能够有效完成样本匮乏的关系抽取任务,进一步提升远监督学习方法在大数据环境下的关系抽取能力. 相似文献
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针对求解#SAT问题时算法时间会随着子句集的规模迅速增加的问题,提出一种间接应用扩展规则的MCEHST算法。该算法首先求出子句集的所有极小碰集,然后应用扩展规则计算这些极小碰集所能扩展出的极大项的数量,即模型数。实验结果表明:MCEHST算法运行时间随子句集规模增加的速度要比CDP和CER算法慢;当子句的长度较短、子句数较多时,MCEHST算法的时间效率较高。 相似文献
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基于语义的主题爬行策略 总被引:1,自引:0,他引:1
为使主题爬行能够充分利用资源的语义信息,提出基于语义的主题爬行策略.该策略利用领域本体刻画爬行主题,将本体语义映射到关键词表.通过定义断言集一致性扩展和域值关联推理任务,推演关键词间语义关系.在定义网页主题概念的基础上,结合本体推理方案提出主题概念的语义叠加效应模型.最后,利用主题概念的语义包含关系判定URLs抓取顺序.实验结果表明,该语义主题爬行策略在抓取收获率和爬行效率上优于现有同类方法,该方案有效、可行. 相似文献
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公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.本文基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个角度将其用于公理定位.白盒方法利用修正的后继式规则(即定位规则)来追踪推理的具体过程,并引入定位公式的概念建立子句的布尔公式标签与逻辑蕴含的所有极小公理集之间的对应关系.黑盒方法则直接调用基于未修正的后继式规则的推理机,并进一步利用碰集树方法求得逻辑蕴含的所有理由.最后,基于这样的两种面向强表达描述逻辑本体的公理定位算法设计推理工具,从理论和实验两方面验证其可行性,并与已有的推理工具比较求解性能. 相似文献
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本体与规则整合的推理方法研究及设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在给出混合知识表示的基础上,提出基于Tableau演算的变种算法Model-Tableau,将其与以SLD原理为基础的Top-down算法混合,给出知识查询的推理方法设计。最后,给出了算法相关证明和系统原型。结果表明:该方案丰富了语义Web的知识表示能力,有效解决了由本体层和规则层结合所产生的查询推理问题。 相似文献
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通过定义不可满足概念间的覆盖关系,发现MUPS和MIPS之间的内在关联,从而引出不可满足概念的R-MUPS;给出并证明不一致本体术语集中至少存在一个不可满足概念的R-MUPS就是该术语集的MIPS;利用这一结论,提出基于有序标签演算的R-MUPS算法,采用深度优先遍历原则合并分支计算R-MUPS,同时缓存覆盖概念集合,加快MIPS的求解,实现本体调试.通过概念扩展树与概念R-MUPS算法的等价性,证明算法的正确性并分析其复杂度.最后,利用自动生成本体、现实本体及其扩建本体的数据进行全面测试.实验结果表明:基于R-MUPS的MIPS求解方法能够高效、准确地完成本体调试任务. 相似文献