基于领域本体概念划分的语义标注方法

对当前的基于领域本体的语义标注方法进行了说明和分析,提出了基于领域本体概念划分的语义标注方法.该方法将领域本体中的概念分为特有概念和普通概念,先用一般的领域本体标注算法计算特征词的权值,再对普通概念特征词的权值进行调整,最后结合水稻领域进行试验.实验表明,该方法在保证查全率的基础上,提高了普通概念特征词的查准率.     

基于本体的文档语义标注改进方法

在领域本体知识的语义环境和资源文档结构基础上,提出一种文档语义标注改进方法,分析、计算标签一文档的词频相关性和语义环境在局部窗口的共现性,实现对各类文档资源的语义标注.该方法首先提取出文档资源的纯文本内容,并分解出子句、句和段落集合.然后,对于每个具体的领域知识项,在本体知识库中寻找其语义环境信息.最后,按照7条相关度规则,分别计算出这些信息与分解后文档内容的相关度,从而完成整个文档库内和知识库内的综合计算,得到该项知识与文档资源的最终相关度.卖验结果显示,该方法能够依据领域本体,有效地对互联网中大量以网页等形式存在的多种类文档知识资源进行自动语义标注.     

基于本体的甲骨卜辞语义标注研究

以甲骨卜辞语料为基础,把本体作为知识表达和共享的载体,对甲骨卜辞语料连行标注,特别实现了基于本体的语义标注,试图构建语义标注的甲骨卜辞语料库,以便实现甲骨文辅助考释和知识共享.     

当前基于本体的语义标注工具的分析

基于本体的语义标注工具使用已有本体在Web页面中插入语义元数据信息,从而使Web页的内容机器可识别,它完成的是构建语义Web的基础性工作.本文将对当前基于本体的语义标注工具进行分析和比较,并总结和探讨基于本体的语义标注工具的发展趋势.     

基于领域本体的股票资讯新闻自动语义标注技术

目的利用领域本体来提高股票资讯新闻自动标注结果的质量。方法在构建股票资讯领域本体的基础上,首先使用最大正向匹配技术来提取股票资讯新闻中的关键信息,然后将关键信息与股票资讯领域本体进行匹配,最后利用领域本体标注出与该股票资讯新闻相关的股票。结果比较实验结果表明基于领域本体的股票资讯新闻标注技术的准确率明显高于基于关键字的标注技术。结论将股票资讯领域本体中的知识用于标注股票资讯新闻可以确定更多同股票资讯新闻相关的潜在股票,从而提高标注结果的质量。     

基于语义转换的语义标注方法

提出了一种支持用户在网上的浏览活动的语义标注方法.该方法从语义上同类型的标注信息中提取特征,通过获取标注信息以建立用户意图模型,再利用概率判断识别用户意图;语义转换后得到的信息可以和其它的或被评估的用户意图进行比较;最后利用启发式函数量化具体用户意图和信息的相似度,以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.     

基于领域本体的文本信息语义检索研究

本文在构建军用飞机领域本体的基础上,尝试基于领域本体的文本信息语义检索研究。重点探讨了基于领域本体的文本信息标注以及查询扩展方法以及知识片段的提取思想,实现了基于语义的文本信息资源的检索功能。     

一个基于本体的语义检索方法

提出一个基于本体的语义检索方法,利用领域本体知识对各类资源进行语义标注.把用户查询转化为形式化的SPARQL检索描述,再把执行查询后的结果扩展到相关的标注资源.     

基于家电领域本体的语义检索原型研究

本文在已建立的家电领域本体的基础上,提出一种面向家电领域的语义检索模型,该模型一改传统检索方法中机械式字符匹配的弊端,支持基于本体的语义理解.利用SVM分类器、自然语言处理、语义标注等技术,在对查询条件预处理以及资源语义标注的基础上,对标注资源库进行检索,提高了查准率和查全率。     

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。     

基于意见词汇Ontology的意见属性自动标注模型研究

提出基于意见词汇Ontology的Web商品意见属性自动标注模型,以意见词汇为领域,通过对关键技术的研究,构建意见词汇Ontology,建立意见词汇分类体系,设计实现了基于意见词汇Ontology的Web商品意见属性自动标注原型系统.     

基于领域本体的信息搜索模型

针对目前的搜索模型局限于语法层次上关键词匹配的特点,以领域本体作为知识组织方式,提出了一种语义环境下基于本体的信息搜索模型.在此模型的基础上,分别提出了文档语义标注算法和搜索词语义扩展算法,两种算法分别对文档集语义分析和搜索词语义关系理解,实现双向语义信息搜索的目的.实验结果表明,提出的信息搜索方法能够克服关键词匹配搜索的不足,获得较好的搜索效果     

基于本体的语义相似性研究

为了在信息检索中,从语义层面全面理解用户查询意图,提高信息的查全率和查准率,提出了基于本体的语义相似性和相关性计算方法。该算法充分考虑了本体模型结构的特点和本体间语义距离、本体密集度等因素对语义相似性的影响,提高了信息检索性能。以煤炭矿井工程的知识体系为例,建立了本体库模型,并设计了本体库的树状内存数据结构。通过实验仿真计算验证了本体相似性算法的有效性。     

基于本体的多无人机系统语义互操作方法

引入基于领域本体的语义模型形式化建模方法,提出了多无人机交互描述的语义描述模型方法和交互配置的语义增强方法.设计了无人机本体UAV O和服务描述本体UAV OS,在OWL S（Ontology Web Language for Services）基础上扩展服务动态特性等的描述,可以为服务质量、服务状态和服务关系提供语义描述;扩展了对多无人机任务和动态配置、组合所需控制结构等的描述.为了实现多无人机应用配置的自动化和动态性,基于本体的语义增强方法可以用于配置管理,在匹配中引入高层次的语义增强匹配,对多无人机交互配置处理进行语义增强.在无人机综合仿真环境中进行了验证,结果表明,提出的基于本体的语义互操作方法能有效地支持多无人机应用交互和集成.     

Image Semantic Automatic Annotation by Relevance Feedback

A large semantic gap exists between content based index retrieval (CBIR) and high-level semantic, additional semantic information should be attached to the images, it refers in three respects including semantic representation model, semantic information building and semantic retrieval techniques. In this paper, we introduce an associated semantic network and an automatic semantic annotation system. In the system, a semantic network model is employed as the semantic representation model, it uses semantic keywords, linguistic ontology and low-level features in semantic similarity calculating. Through several times of users' relevance feedback, semantic network is enriched automatically. To speed up the growth of semantic network and get a balance annotation, semantic seeds and semantic loners are employed especially.     

基于语义距离的领域本体概念相似度研究

简要介绍了本体的概念及其分类,在提出的基于语义距离的领域本体概念相似度计算方法中,充分考虑了影响语义距离计算的四大因素,还考虑了概念相似度计算的非对称性,能够较真实地反映概念之间的语义关系.     

基于本体的音频语义检索模型

通过分析现有音频检索中存在的问题,提出了一种对语音数据进行语义自动标注的方法,建立了一种新的音频本体库的检索模型,并对今后的研究方向进行了展望。     

基于描述逻辑的语义Web本体研究

语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识的理解的问题,首先需要解决的问题就是计算机对知识的理解问题,只有计算机理解了所建立的知识,才能在此基础上展开推理服务。首先讨论了传统知识表示方式的缺陷,然后对本体论的逻辑基础———描述逻辑进行了研究。由于OWLDL和描述逻辑的一致关系,因此使用OWLDL来表示本体。介绍了描述逻辑推理系统RACER。最后提出了解决本体层知识表示方法的解决方案。     

领域本体建设的方法学探讨

本文讨论了当前本体建设的方法学，分析了目前领域本体建设中存在的问题，并提出了一种基于智能模型的领域本体构造方法。