基于相对量词的RDF模糊查询方法

针对RDF含相对量词模糊查询问题,提出支持分组机制的相对量词RDF模糊查询方法.利用语言层次结构理论,构造语言层次结构表,通过在FILTER子句中增加模糊条件并调用GROUPBY和HAVING子句实现特定属性上的分组操作,实现对SPARQL语法的扩展.分析了两种典型情况下的RDF相对量词模糊查询问题,给出将扩展的模糊SPARQL查询转换为标准SPARQL查询的处理方法,从而可利用现有的SPARQL查询引擎完成RDF基于相对量词的模糊查询处理.实验系统及相应的实验结果验证了所提方法的可用性.     

基于LDA的中文词语相似度计算

针对基于语料库统计的词语相似度计算方法存在的一些缺陷,如：计算量大、向量的特征维度高、特征稀疏、忽略了词语的语义信息等,提出了一种基于latent Dirichlet allocation（LDA）的词语相似度计算方法,通过将词语的特征向量映射为词语的主题分布来计算词语间的相似度;通过与基于《知网》的词语相似度计算方法的对比,证明了该方法能有效降低特征维度,并具有较好的词语相似度计算效果。     

面向RDF数据的语义扩展查询方法

随着大数据时代的到来,互联网所承载的信息呈现出异构性强、价值密度低、来源分布广、实时性高等新的特点.因此在信息检索时,与获取相关网页相比,人们更希望获得页面中包含的知识.RDF作为一种新的知识表示和发布形式,以其精确且易于理解的语义结构得到了广泛的认可和应用.但传统基于语法匹配策略的SPARQL查询方法无法发现RDF数据中不同谓词间的隐含语义,不能从语义层面上获取更加完备的查询结果.针对这一问题,设计了一种新的查询方法来扩充传统SPARQL查询模式.首先分析RDF三元组中谓词的语义属性.在此基础上,根据不同谓词间语义属性的标注,对输入SPARQL语句中具有语义属性的谓词进行扩展,从而给出了一种新的一般化的查询策略.最后通过实验验证了这种语义扩展查询方法的可行性和正确性.     

领域本体中的概念相似度计算

借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了RDF Schema构词所描述的本体概念相似度计算方法,并利用该方法对农业知识本体(AO)所描述的部分概念进行了相似度计算和分析.结果表明,该方法可以定量地分析概念、特性之间的相似度,并可以指导基于领域知识本体的语义查询中的概念集扩充和查询结果排序.     

基于压缩实体摘要图的RDF数据关键词查询

提出一种将关键词查询转换为SPARQL查询的方法来进行RDF数据的搜索.首先,根据RDF本身的关联特点,构建一个压缩实体摘要图;然后,借助关键词与所在实体的索引,将所查询的关键词在该摘要图上进行定位,通过图双向搜索算法找出包含关键词实体的前k子图,获得查询实体之间的关系,再联合最初的关键词及他们的属性,构建SPARQL查询;最后使用SPARQL搜索引擎执行查询.实验结果表明,所提方法较其他方法有更快的响应时间及更高的准确率.     

云环境下海量语义数据的查询策略

为了实现对海量RDF数据的高效查询,研究RDF数据在分布式数据库HBase中的存储方法。基于MapReduce设计海量RDF数据的两阶段查询策略,将查询分为SPARQL预处理阶段与分布式查询执行阶段。SPARQL预处理阶段设计实现基于SPARQL变量关联度的查询划分算法JOVR,通过计算SPARQL查询语句中变量的关联度确定连接变量的连接顺序,根据连接变量将SPARQL子句连接操作划分到最小数量的MapReduce任务中;分布式查询执行阶段执行SPARQL预处理阶段划分的MapReduce任务,实现对海量RDF数据的并行查询。采用LUBM标准测试数据集对查询策略予以验证。研究结果表明:JOVR算法能够高效地实现对海量RDF数据的查询,并具有较强的稳定性与可扩展性。     

一种基于语义词典的局部查询扩展方法

针对基于关键词匹配的搜索引擎存在的问题,提出一种基于语义词典的局部查询扩展方法,首先利用共现分析法和语义相似度选取扩展词,再对原始查询词和扩展词加权,最后计算文档相似度从而获得排序后的扩展查询结果.该方法克服了其它局部扩展方法将大量无关词加入查询的问题.实验表明,该方法有效地提高了查询结果的查准率.     

一种新的语义相似度计算方法

在信息检索领域,基于不精确的语义信息进行查询,需要用户多次进行筛选,降低了查询效率,因此,语义相似度计算的精确性至关重要.目前,人们主要利用概念词的距离、内容、属性等信息进行语义相似度计算,其中综合距离,信息内容和概念词属性等因素的混合式语义相似度计算方法是比较热门的方法,但该方法进行语义相似度计算时,权值的确定是根据专家的经验,人为的进行确定,具有一定的主观性,影响了语义相似度计算的准确性和客观性.因此,本文提出了一种新的混合式语义相似度计算方法,采用模糊优化的思想确定混合式语义相似度计算方法中的权值,避免了主观性,使语义相似度的计算更准确,查询结果更符合人们的需求.     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.     

基于知识图谱的查询语句重写机制及方法

随着语义Web技术和知识图谱的出现,目前查询模式大多要求查询结果与用户查询进行语义级匹配,简单的查询处理过程已经不能满足用户的查询需求.为此,对知识图谱查询涉及的重写技术和实现方法进行了研究,在定义SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)查询模式的重写规则集合基础上,利用Prolog逻辑程序对SPARQL查询语句进行了重写实现.在分布式数据存储环境下,通过对LUBM(Lehigh University Benchmark)实验数据的测试分析证实,相比原查询语句,重写后的查询语句能挖掘出知识图谱中更多的语义信息.     

可缩放矢量格式地图图层定义及模糊查询模型

根据图层定义,提出了针对可缩放矢量图形(SVG)格式地图的模糊查询模型.通过构建模糊查询词库来储存模糊查询相关词和模糊查询匹配模式.在此基础上,提出了分词子算法,将查询语句分解为词串.据此给出了语义分析子算法,将分词子算法产生的词串转化成模糊查询匹配模式,并与SVG格式地图相关层(一层或多层)中的元素关联以实现模糊查询.最后实验验证证明了该模型的有效性.     

用不同语义单元度量的句子相似度计算

提出了一种基于不同语义单元度量的句子相似度计算方法.将句子按词块分割为对应的公共词块和非公共词块,利用外部语义资源进行同义词替换和语义消歧处理.分别用词、词块和字为语义单元度量句子相似度,以不同的权重调节各语义单元对句子相似度的贡献.实验结果表明,该方法综合考虑的因素更加全面,有较高的准确率.     

基于数据库的模糊本体存储方法研究

为解决语义网中模糊信息的表示问题,提出了一种基于关系数据库的模糊本体存储方法,定义了推理机制,实现成员关系的推理和关系度的计算.实验采用PostgreSQL数据库存储本体及SPARQL语言进行检索,结果证明了该方法的可行性.     

基于语义Web的多功能情报信息自适应检索技术

为了解决传统依据关键字、概念和属性值等检索技术没有考虑不同主体中情报信息间的语义关系,无法提供令用户满意的情报检索结果问题,通过语义Web方法研究了多功能情报信息自适应检索技术。设计基于语义Web的多功能情报信息自适应检索模型,检索模型包括人机交互层、知识处理层以及知识存储层。在知识存储层建立本体语义模型。在知识处理层,从检索的多功能情报信息关键词中推断和其语义有关的概念,依据概念有关词汇对原始查询进行扩展,对语义相似度进行计算。在人机交互层,将用户反馈情况看作判断检索结果优劣的衡量因素,依据相似关键词获取相似结果集,按照反馈因子完成对所有相似结果的排序,把排序结果发送给用户,实现多功能情报信息自适应检索。结果表明,所提方法能够同时保证召回率与精度;排序误差率低;检索结果和用户查询结果最相符,检索结果准确,可令用户满意。可见所提方法检索性能强。     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.