知网、HNC和框架网的语义知识表示异同

语义知识的表示和使用是自然语言处理的重要方面.知网从描述词语之间的关系以及属性之间的关系入手建立了中文词语语义知识的表示方法.HNC设计了语义概念基元和语句基元,形成了自然语言的概念空间,用基元描述语句理解处理中知识.不同于以上两种方法.框架网则是根据单词的不同的义项对应不同的语义框架,用不同的语义唤醒激活不同的框架,从而理解词语的语义.在此比较了三者在语义知识表示方面的异同.     

基于语义的智能检索在供需网中的应用

随着加入供需网的供需流逐渐增多,有关信息智能检索的实现将成为供需网成功实施的关键技术.为了实现智能检索,提出了利用语义网中的XML和RDF(资源描述框架)对现有词汇表进行扩展,运用RDQL(RDF数据查询语言)对供需网中的信息进行查询,并提出了一个供需网中基于语义的智能检索实施框架.     

运用Jena对本体模型进行推理及其应用

推理作为知识表示的核心在语义Web中扮演着重要的角色.结合本体语言OWL、本体建模工具protégé和语义网系统开发工具Jena API,首先通过实例论述了如何针对本体模型进行推理,然后又详细论述了推理在徐悲鸿数字博物馆中的应用.     

分布式语义框架在自然语言理解中的应用

为了学习非结构化文本与对应的结构化语义知识之间的嵌入语义对应关系,本文提出了一种用于自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)的分布式语义向量学习框架.该语义框架使用长短期记忆对输入序列进行编码以生成文本向量,然后将意图标签、时隙标记和时隙值向量合并生成分布式语义向量,通过最小化文本输出向量与语义框架向量的距离,将语义等价向量放置在向量空间中,最后采用意图重构和时隙标签生成损失作为目标得分以学习鲁棒的语义向量.实验结果表明,所学习的语义向量包含语义信息,该语义框架在NLU结果重新排列方面均优于测试的NLU系统.     

一种家庭服务机器人的环境语义认知机制

为提高机器人对家庭环境的语义认知能力,提出了一种环境语义认知模型.基于卷积神经网络提取场景类别和物品语义信息,实现环境的上下文语义理解;采用语义解析器解析语义信息,进而以结构化的方法表征知识,并将其存入本体知识库.同时基于语义网规则语言(SWRL)推理规则挖掘出其隐藏知识,实现知识库的扩展;以服务任务为驱动,实现家庭环境下机器人快速、准确地从知识库获取所需语义信息,从而智能化地执行服务任务.实验结果表明:所提出的模型能够准确提取环境语义信息,并能使机器人快速检索到服务所需知识.     

基于HNC理论的短文本语境框架提取实现

在HNC理论框架的指导下,充分考虑了短文本的领域、情境和背景,提取了对短文本语义影响较大的特征填充语境框架.实验表明该框架能够较好地理解短文本的上下文信息,并且有效处理了短文本语义块的分离、句蜕和歧义等现象,框架提取准确率较高,而且系统资源开销较少,运行效率较高.     

基于量子理论的句子相似度研究

量子理论所具备的叠加、纠缠、不相容和干涉等特征使其成为优秀的建模框架.研究了量子理论在自然语言理解方面的应用潜力.在自然语言句子匹配任务上,探讨了量子理论作为一种形式化框架捕捉句子、词语的语义和语义建模上的能力:利用量子态构建句子的语义Hilbert空间,计算句子信息变换过程中信息的保真度;与此同时,将量子理论与Word Embedding技术巧妙结合,在高维低秩向量空间中表示单词或概念,求取句子的相似性.在一个真实业务场景中构造的问句匹配数据集上,模拟数据表明,所提出的方法相比于经典方法取得了更好的效果,为以后进行多个句子的相似度研究提供了新的思路,也是计算机科学与量子理论学科交叉研究领域的一个突破,符合当下研究的方向.     

Eclipse语义网建模工具的分析与应用

介绍了Eclipse平台和语义网的背景知识,论述了Eclipse平台的总体框架和技术架构.对语义网的体系结构进行了介绍,并详细介绍了语义网建模的基础RDF和OWL.结合实例说明了语义网建模的过程.并着重介绍了建模工具RDFBuilder的实现.     

语义网环境下的信息资源整合模式探讨

语义网是目前WWW的扩展,它在计算机和人类理解的语义间建立了联系。其目标是帮助人类和计算机更好地协同工作。文中分析了语义网与本体技术及语义网环境下信息资源整合的特点,在语义网技术的基础上提出了一种基于语义的异构数据的整合模式,解决了资源重组。     

Web与语义Web

对Web的演变过程及存在的问题进行了分析;对语义Web 基本原理和架构做了介绍;在此基础上, 主要是从不同的技术角度、多种指标对语义Web与Web异同进行了分析讨论;并仅对基于Web的几个方面的应用,做了简要介绍.     

语义Web对比三层网络架构的体系结构模型的研究

给出了语义Web基于元数据的数据存储结构模型和基于SOAP的异构Web数据源的集成模型，并通过语义Web与当前三层网络架构模型的对比研究，给出了一种语义Web体系结构的可能模型。     

语义Web的研究与展望

对一系列Web新技术的总称--语义Web进行了综述,在分析语义Web的研究背景、研究价值及现有语义Web模型的基础上,对W3C组织的语义Web研究现状和语义Web研究领域当前的研究状况进行了分析;对其今后的研究工作进行了展望;总结了未来语义Web基础研究和应用研究的方向:语义Web的基础研究主要包括本体的发展、语义Web语言的形式语义和确信(Trust)与证据(Proof)模型的开发;应用研究主要集中在Web-services、基于代理的分布式计算、基于语义的网页搜索引擎和基于语义的数字图书馆几个方面.     

SemTrust ： A Semantic Reputation System in P2P.Based Semantic Web

0 IntroductionThe goal of Semantic Webis to build a web of meaning.Semantic Web will consist of a distributed environmentof shared andinteroperable ontologies ,which have emerged ascommonformalisms for knowledge representation.It is prom-isingto combine P2P networks with Semantic Web technolo-gy. On one hand,P2P networks can help semantic web withsharing knowledge;onthe other hand,P2P networks use thesemantic concept to query routing and efficient content-basedlocation. However ,evenafter…     

基于语义Web的旅游信息系统设计

设计了一个旅游信息系统,并在系统中成功运用了语义Web技术.使用UML建立了旅游领域的Ontology,并以几个旅游门户网站为信息源建立了旅游领域的语义Web数据库.提出了语义Web技术和传统搜索引擎相结合的信息检索方法,设计了检索语义信息的算法.实现了描述逻辑知识库问题解答的优化,设计了用户和知识库交互的方式.本系统是一个语义Web技术的商业应用原型.     

语义网的研究与展望

介绍了语义网的相关概念、体系结构及基本构成,阐述了语义网的研究现状及应用范围,总结了未来语义网的基础研究和应用研究的方向,分析了语义网如何能够在网络检索中完成精确、智能检索,并对语义网面临的问题和发展前景进行了描述。     

语义Web推理的研究与实现

语义Web的逻辑基础是描述逻辑,语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识理解的问题,因此可以在语义Web的基础上展开推理。传统的推理系统结合语义Web可以克服知识表示方面的缺点,并且有利于知识的共享。首先在语义Web的知识体系之上建立起来一套推理系统,然后通过应用实现对该系统进行了验证。     

基于语义的Web服务框架研究

Web服务是Web上数据和信息集成的有效机制,语义Web服务则是在Web服务中加入语义的支持,使得计算机之间能够理解互相通信的内容,以进一步实现Web服务的自动化。本文从Web服务的自动发现、自动执行和自动组合等方面对语义Web服务的实现进行了探讨,最后给出了一个语义Web服务的框架实例。     

本体论与语义Web

起源于哲学的本体论在信息科学领域受到广泛关注,其重要性已在许多方面表现出来,尤其是本体在Web上的应用导致了语义Web的诞生。简要综述计算机科学中本体论的研究和应用现状,主要内容包括本体论的起源和发展、本体的定义、本体的作用、本体的分类、本体的构建方法、原则及应用。在语义Web部分,重点说明了本体和语义Web的关系、面向Web的本体描述语言以及当前国内语义Web的研究与应用,并给出了本体论研究、应用及语义Web今后重点研究的问题。     

基于生物医学领域本体语义Web的构建探讨

语义Web能让计算机理解人类的信息需求,从而使搜索和检索更加准确和全面。探讨了如何以生物医学的主题词表为基础构建生物医学的领域本体,并利用半自动化辅以人工信息标注的方法来完成生物医学语义Web的构建。