基于关联规则和语义规则的本体概念提取研究

为解决基于非结构化文本的中文领域本体概念提取效率和准确率不理想的问题, 提出了一种基于关联规则和语义规则的领域本体概念提取方法。利用领域一致性和相关性检查以及关联规则分别获取候选概念和关系集合, 计算候选概念在领域术语关系中的深度和广度, 利用深度和广度信息反馈概念隶属度的思想, 定量分析术语与领域的隶属程度, 进行本体概念的领域隶属度检查, 完成领域本体概念的提取。实验结果表明, 该方法提高了领域本体概念的提取效率和准确率, 具有可行性和合理性, 领域本体概念的提取准确率提高了12%左右。     

一种优化的综合本体相似度计算方法

本体映射的研究,主要集中在概念相似度计算部分。文中针对目前相似度计算存在的一些问题,提出了一种优化的综合计算方法——CAIRSim。该方法通过候选概念策略的方式减少参与计算的概念数,然后分别基于候选概念的属性、实例和关系来计算概念的相似度,并进行加权综合得到概念相似度。     

基于P-集合和FCA的中文领域本体学习方法

提出一种基于P 集合和形式概念分析的中文领域本体学习方法. 该方法以非结构化中文文本为数据源, 通过引入P-集合理论获取形式背景, 在获取形式背景的基础上, 采用Godin]算法构造概念格, 并采用自定义映射规则实现概念格到中文领域本体的映射. 通过学习生物和水领域文本, 得到一个中文领域本体. 实验结果表明, 该方法能解决手工构建本体费时、 费力的问题, 且学习到的本体是形式化本体, 能被更好地共享和重用.     

柔性工作流模型的研究与应用

随着企业竞争的加剧和政府对提高工作效率的迫切需要,工作流的柔性问题成为研究的热点。本文以WFMC过程定义元模型为基础,综合考虑各种动态的需求以及流程中的可变因素,通过引入规则库系统,对工作流元模型进行了扩展,提出了一种基于规则库实现柔性工作流模型的方法。