语义Web中本体构建的方法

通过分析语义Web的层次结构,指出本体在其中的核心作用.提出了基于统一建模语言类图可视化地表达本体并基于Web本体语言构建本体的方法,给出转换过程中的一些启发式规则;从一致性和结构合理性等方面给出了本体的评价准则;采用该方法有效地构建了选课本体,为语义Web中基于本体的知识表示和规则推理提供了切实可行的方法.     

基于本体的Web表格信息抽取技术的研究

将本体与和Web信息抽取技术相结合,将信息抽取的重点放在特定的领域,利用表格属性定位、识别表格结构生成启发式规则,可以大大提高信息抽取的准确率。     

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。     

本体知识库集成的方法研究

随着本体研究和应用的快速发展,本体集成问题日益突出,目前本体集成并没有统一的方法与标准,大多研究者将研究重点放在本体映射方面。本文对本体集成涉及的核心问题,以及现有的本体集成框架和本体集成流程进行了深入分析和研究,并在此基础上对现有的本体集成方案进行了改进,包括本体映射流程细化、相似度计算的综合、本体映射修正的细化、本体集成规则概括分类、本体集成校验流程的改进等,以期给出一种通用的本体集成解决方案。     

本体映射中概念相似度的计算

本体是客观世界知识的表现形式,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键．在分析现有相关技术的基础上,借助语义相似度度量技术找到不同本体间相同或相近的概念对的计算方法,同时用于本体映射过程中．实验证明,该方法具有良好的效果．     

基于综合语义度量的本体映射方法

在分析现有本体映射技术的基础上,采用基于本体图结构和启发式规则的本体映射方法实现了本体间一对一映射,最后通过选取实验对象进行测试,证明了本映射机制的可行性.     

基于OWL的本体映射中概念相似度计算方法的研究

随着网络上的本体越来越多,为了实现不同本体间的知识重用和共享,需要在本体间建立映射。而建立映射的关键在于找到概念相同或相近的实体对。借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了基于OWL构词所描述的本体概念相似度计算方法,该方法充分考虑了概念本身、概念属性、概念所处的层次结构和概念的OWL语义四个方面的语义相似度。     

基于实例和本体的甲骨文机器翻译方法研究

为解决基于实例的甲骨文机器翻译缺乏深层次语义分析的问题,引入了本体技术.采用实例和本体相结合的办法,分阶段实现甲骨文语句的机器翻译.基于实例的方法用于仅需浅层语义分析的句子,基于本体的方法用于需深层语义分析的句子.在对比分析甲骨文与现代汉语之间的内在联系基础上,建立了甲骨文知识本体,为机器翻译的词典和语义提供概念及其层次网络,解决甲骨文同义词、兼类词及词义消歧问题.实验结果表明:对常规的简单甲骨文语句,基于实例的机器翻译结果较好;对复杂的甲骨文语句,需要利用基于本体的机器翻译,其结果也基本满足研究需求.     

本体中概念间语义相似度和相关度混合计算方法

语义相似度计算广泛应用于自然语言处理中,但现有语义相似度计算方法没有充分挖掘本体结构中概念间的关系.笔者针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种计算概念间语义相似度和相关度的混合方法.从有向边包含的特征属性对语义距离进行扩展,结合概念深度,将语义距离转换成语义相似度,通过引入概念间相关度计算,使最终概念语义相似度计算更加精确.并将该方法与人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于语义的Web服务发现机制的研究

在对Web服务和领域本体研究的基础上,把语义网和Web服务相结合,提出了一个售票领域本体模型,用本体中丰富的关系表达传统Web服务所不能表达的语义,依据Web服务描述本身的特点,对基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种不同于关键字匹配的基于语义距离的Web服务匹配算法。     

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。     

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。     

一种基于SVM的Web信息自动化抽取方法

针对传统的Web信息抽取方法运算量大、自动化程度低的问题,提出了一种基于SVM的WEB信息自动化抽取方法。利用SVM优秀的分类性能将网页中有用数据和无用数据分类标注,有效地完成Web信息抽取任务,准确地抽取出所需信息,实现数据抽取的自动化。实验结果表明,该方法可以有效地获取网页信息特征,具有较高的召回率和准确率。     

Method of Automatic Ontology Mapping through Machine Learning and Logic Mining

Ontology mapping is the bottleneck ot handhng confilicts among heterogeneous ontologies and of implementing reconfiguration or interoperability of legacy systems. We proposed an ontology mapping method by using machine learning, type constraints and logic mining techniques. This method is able to find concept correspondences through instances and the result is optimized by using an error function; it is able to find attribute correspondence between two equivalent concepts and the mapping accuracy is enhanced by combining together instances learning, type constraints and the logic relations that are imbedded in instances; moreover, it solves the most common kind of categorization conflicts. We thenproposed a merging algorithm to generate the shared ontology and proposed a reconfigurable architecture for interoperation based on multi agents. The legacy systems are encapsulated as information agents to participate in the integration system. Finally we give a simplified case study.     

一种基于图和本体的Web服务合成算法

为了实现Web服务合成的自动化、高效化,给出了一种支持语义的Web服务合成算法。该算法首先利用本体的推理功能实现可用服务集的构造,其次采用分步法进行服务合成图(Web ServiceComposition Graph,WSCG)的构造,最后通过图的搜索技术实现合成方案的选择,经实验测试表明该算法具有良好的合成效率和成功率。     

基于语义的Web服务发现机制的研究

在对Web服务和领域本体研究的基础上,把语义网和Web服务相结合,提出了一个售票领域本体模型,用本体中丰富的关系表达传统Web服务所不能表达的语义,依据Web服务描述本身的特点,对基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种不同于关键字匹配的基于语义距离的Web服务匹配算法。     

QoS本体在语义Web服务发现中的应用研究

通过分析语义WEB服务、语义功能本体和QoS本体的描述,研究基于QoS的语义WEB服务发现及其相关的问题,建立了面向WEB服务应用的QoS模型,并基于语义WEB服务发现和已经建立的QoS模型提出WEB服务发现框架。最后,给出了实例,建立了这种框架下的语义功能本体和QoS本体。