基于Ontology的Web知识获取

简单论述了语义Web的体系结构及其与Ontology的关系，根据应用需求，提出了一种基于Ontology的知识获取模型，这对语义Web的应用具有一定的意义。     

语义Web上的Ontology技术研究

分析了本体Ontology及语义web之间的关系。阐述了Ontology在语义web中的应用方向,通过实例研究了Ontology在信息检索中的具体应用;展望了语义Web上的Ontology技术未来的研究方向。     

基于语义的e-维护知识服务模型

为了支持e-维护知识资源的共享和集成,提出了基于语义的e-维护知识资源服务模型。采用形式化定义对模型进行规范化表示,通过用扩展的Web服务本体描述语言(Web Ontology Language for Service,OWL-S)进行语义建模的实现。基于模型构建的知识服务注册组件已成功应用于某e-维护知识管理系统。     

基于Ontology与Jena的研究综述

Ontology是共享概念模型明确的形式化的规范说明.它是实现语义Web的关键技术之一.Ontology的目标是捕获相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的词汇,并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇（术语）和词汇之间相互关系的明确定义.文章首先对Ontology在语义Web中地位、Ontology的定义、相关理论、构建方法以及构建工具等方面加以系统阐述,然后介绍了构造语义Web应用程序Java框架的工具Jena.最后对目前基于Ontology与Jena的应用现状进行综述性介绍.     

基于Ontology的Web信息检索方法

分析了传统检索技术中存在的问题,即基于关键字的检索忽视了关键字本身所包含的语义信息,导致较低的查全率和查准率。将Ontology应用于信息检索系统改善这种状况,提出了基于Ontology的Web信息检索模型,给出了基于此模型的Web信息检索流程。     

Ontology技术及应用

目的分析Ontology特点,探讨Ontology在自然语言理解中的应用。方法通过概念之间的关系来描述概念的语义。结果Ontology解决了自然语言理解中的消歧、推理问题和在语义Web中的应用。结论利用Ontology作为知识体进行自然语言理解,能够有效的把语言学知识和世界知识结合起来,运用世界知识对文本进行消歧和推理;Ontology与知识系统的知识库相融合,使得自然语言理解不仅仅是作为一种人机交互方式,而且能够与其它的基于知识的智能系统如专家系统整合。     

基于语义的Web挖掘信息智能获取研究

目前,基于语义的Web挖掘使语义Web和Web挖掘两个领域结合起来,并在一定程度上促进了各自的发展.本文介绍了语义Web的体系结构和Web挖掘以及智能Agent的相关概念,并提出了在多Agent框架下构建基于语义的Web挖掘信息智能获取系统模型,经过分析说明此模型在一定程度上提高了信息获取的智能化水平.     

基于语义技术网络信息检索的研究

提出将Ontology融合到信息检索技术中,实现快速、准确的信息检索.实践证明,建立在语义web基础上的Ontology语义检索技术,比传统的检索提高了检索的准确率,缩小了搜索范围和减少冗余.通过仿真实验表明:基于本体库的语义信息检索效果良好.     

一种Web商务智能语义平台及时序知识模型

提出一种基于知识挖掘的Web商务智能平台(KB4WBI),实现了在线Web知识获取和知识语义管理.针对Web商务信息具有的明显时效性和上下文相关性,着重研究基于本体演化的时序Web知识表示模型.与已有的方法相比,该平台综合考虑了实时性和语义性,提高了知识精度和效用,从而奠定了Web商务的智能性基础.     

Ontology研究综述

Ontology是描述概念及概念之间关系的概念模型,通过概念之间的关系来描述概念的语义。作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型,Ontology被广泛地应用到计算机科学的众多领域。本文作者对目前Ontology的研究与应用现状进行了综述性地介绍,从Ontology的定义Ontology理论研究、Ontology在信息系统中的应用以及在语义Web中的地位等方面加以了系统阐述。     

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。     

一种基于语义Web的信息检索模型研究

提出一种基于语义Web的信息检索模型,它能够实现准确高效的网络信息检索,克服传统信息检索的局限。介绍了语义Web、本体以及Lucene全文检索技术,详细阐述该模型的六大模块,其中在本体基础之上充分利用Jena查询和推理技术进行查询扩展,以及Lucene技术来建立索引和检索,改进排序算法使得返回结果更加满足用户需求。     

一种基于语义网的数字图书馆智能检索模型

提出基于语义网技术的数字图书馆智能检索模型, 该模型以数字图书馆领域本体为基础, 采用双层本体结构, 通过本体映射和本体推理等技术实现了分布式和异质的数字图书馆的智能检索功能. 该模型可以实现数字图书馆语义级的资源共享和智能化的信息检索, 具有较高的查准率和良好的可伸缩性. 该模型提供了一种建设知识化和智能化数字图书馆的方法.     

Web网页知识获取技术

描述一种基于类自然语言理解的Web文本知识自动获取技术. 用领域文法描述Web网页文本,将该领域文法转换成描述句子信息的、符合正则表达式规范的规则,使用该规则把Web网页文本转换为表示网页知识的语义三元组,最后形成领域知识库. 试验数据表明,通过本技术生成的领域知识库中不同类型网页数据的召回率平均值是71.5%,准确率平均值是79.1%.     

基于语义Web的智能信息检索模型

针对传统基于关键字的信息检索系统查全率和查准率都不高的缺点,提出了一种基于语义Web的智能信息检索模型,此模型在语义Web的环境下,利用本体技术,将最初的检索词通过查询扩展模块得到更完善的检索词集,然后利用扩展的检索词集进行检索。将基于关键字匹配的信息检索系统提升为基于本体知识库扩展查询的智能检索系统,从而提高了查全率与查准率,满足了人们对信息检索系统的要求。最后给出了模型的一种实施方案。     

基于MAS的本体语义Web服务智能搜索系统的设计研究

目前传统Web服务查询缺乏智能语义支持和配置灵活性等诸多问题,无法适应Web用户持续增长的服务性能要求,基于多Agent技术改进的本体语义Web服务检索系统和解决方案可以较好的解决上述问题。在讨论多Agent技术、本体语义以及Web服务的基础上,提出了将Agent表达为Web服务,并通过UDDI发布该服务而将Agent和Web服务融合的解决方案,并设计了一个基于多Agent技术和本体语义的Web服务智能搜索系统。并通过对系统的Web服务搜索实例检测,验证了系统是可用的和有效的。     

基于本体的语义Web中知识获取技术研究

本文探讨了基于本体的语义Web知识获取技术,并用船舶领域作为背景进行实例分析,运用本体表示法对船舶领域知识进行表示,进而实现知识的半自动化获取,验证了基于本体的知识获取方法的效率。     

Web信息抽取与语义检索框架

提出了一种Web信息抽取与语义检索框架,采用定制本体模型,针对Web网页特点设计了抽取与语义标引策略,并在检索过程中引入语义推理机制,从而改善了信息检索的效果.最后介绍了基于Jena实现的该框架的原型系统.     

基于模糊本体的智能交通系统知识建模

为有效处理交通知识建模中的模糊与不确定现象,提出包括领域本体与顶层本体的模糊本体模型.在领域本体中引进模糊概念属性值,并将普通的概念关系扩展为模糊关系与直觉模糊关系.顶层本体基于模糊语言变量的形式化表示,考虑了模糊概念间的实质性语义关系:集合关系、序关系与等价关系.以交通事故分析与预测系统为例,建立交通知识本体模型与基于语义的信息检索系统.该模型可有效进行智能交通系统的知识建模,有利于语义Web环境下智能交通的信息管理与知识管理.