一种由叙词表向本体OWL(Ontology Web Language)快速转换的转换算法

随着信息环境的根本性转变,叙词表向本体的转换成为叙词表在网络环境下应用的研究热点.在分析了叙词表向本体的映射规则基础上,根据叙词表的用、代、属、分、参等关系符号设计了一种由叙词表向本体OWL(Ontology Web Language)快速转换的转换算法.实证结果表明该算法可以有效的大幅度的提高本体构建速度,进一步促进叙词表在网络环境下的应用.     

基于ITT桥墩标出性叙词法本体方文数据维构

以ITT桥墩的倡筑,标出性ITT on数据储存集结的特色化彰显意义,以本体作为一种智能语义和知识层面上的描述知识信息系统的概念、以模型化建模工具,吸引众多同仁的目光。以领域或域范区域本体化的构建为研究导向,并利用叙词表来构建域范本体区域ITT网桥墩方文献数据库的引入,可以高效率化地进行地方文献开发利用;本文浅释叙述了利用叙词表构建域范本体网桥墩方志性文献数据库的研究过程,并拟出了构建"汉代徐州文化名人数据研究库"个案例举。推进汉文化徐州方志桥墩叙词表本体化研究,彰显其"桥墩特色"之人工智能化、叙词本体语义化、web3.0数据库创建的意义。     

基于MFI4OR标准的本体融合模型研究

本体融合已经成为学科领域知识图谱的重建和知识共享的重要途径,为解决本体融合领域缺乏标准融合框架问题,提出一种基于国际标准MFI4OR的本体融合模型.该模型提供一个标准的本体信息划分标准,即本体-本体构件-本体原子构件,实现对本体信息的管理和映射.在融合计算过程中,选择编辑距离算法并引入外部资源WordNet词典进行相似度计算.最后,以省级基金项目中的学习者模型构建需求为应用背景,将FOAF(Friend-Of-A-Friend)本体和RELATIONSHIP本体进行融合试验.结果 表明,该标准化融合模型能实现通用本体融合.     

基于叙词查询的图像标注方法

为了能更好地反映图像标注之间的关系,将叙词查询的概念引人到传统的基于查询的图像标注领域,通过已标注图像的关键词建立标注之间的关系,从而构建了基于叙词查询的图像自动标注方法.最后在Corel图像数据库中对所提出方法的有效性进行了验证.     

EXPRESS 向 OWL2 本体模型自动转换研究

为解决 EXPRESS 向本体转换中存在通用性差、 缺乏映射规则的形式化和自动转换等问题, 在不依赖领 域情况下, 提出两种语言间映射的形式化规则和自动转换算法。 该映射规则和算法实现了基于 EXPRESS 的石 油勘探开发国际标准数据模型(Epicentre)向本体的自动转化。 采用 Jena 推理验证了所构建的 Epicentre 本体的 准确性、 完整性和一致性。 结果表明, 该映射规则与自动化算法的有效性和普适性。     

基于多数据源的知识图谱构建方法研究

针对多数据源的融合应用,构建了基于多数据源的知识图谱.首先,对不同领域内的数据源构建相应本体库,并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库;然后,利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合;最后,搭建知识图谱应用平台,提供查询和统计等操作.在实体对齐方面,利用传统的基于相似性传播实体对齐方法,获得良好的实体对齐效果;在实体链接方面,提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法,实验结果表明,在预测准确率上取得较好的结果.     

基于叙词表的领域本体半自动构建的研究和实现

如何组织、管理和维护海量的信息资源并为人们提供高效优质的信息服务,本体(ontology)作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,为解决这一问题提供了新的途径,已受到国内外研究人员的广泛关注.对本体和叙词表的相关知识进行了详细论述,并利用网络本体语言(Web Ontology Language,OWL),将叙词表中的叙词及词间关系进行了表示和描述.设计和实现了一个转化系统,能够自动地将叙词表中的知识结构和语义关系转化到领域本体中.     

New Applied Research on Semantic Electronic Thematic Words

随着计算机网络与信息技术的迅速发展 ,广大用户对网上资源信息检索的质量提出更高要求 ,其关键因素是信息的自动处理和控制能力 ,电子叙词表建构及其计算机管理是提高信息检索质量的重要保证 .文中建立了叙词表、叙词关系表、停用词表以及范畴索引、词族索引 ,并给出了具体实现的数据结构与算法 .实践表明 ,以词表知识概念控制的自动处理技术极大地提高了信息检索的质量     

基于抽取规则和本体映射的领域XML语义集成

油气井工程领域中存在大量的XML文档,传统的XML集成方案无法提供面向语义的信息查询,导致数据利用率不高。针对油气井XML文档WeXML语义集成与查询应用需求,提出一种基于抽取规则和本体映射的语义集成方法。首先定义一系列类、属性抽取规则,分别将WeXML Schema中的元素、属性映射为WeOWL本体中的类和属性;然后,利用实例转换算法将WeXML文档转换为本体实例数据;由于WeOWL提供有限的局部语义模型,需要在两者之间建立语义映射,并借助WeOWL中的术语对全局语义模型中的类和属性进行解释,进而提供面向领域全局本体的语义查询。通过构建WeXML数据语义集成原型系统,对提出的转换规则、转换算法和映射规则进行了验证。     

支持智能应用的公安情报知识图谱本体构建

研究公安情报知识图谱本体构建方法,使公安情报系统可完整记录公安情报场景中各类复杂信息,并支持情报智能应用.首先,提出公安情报知识图谱本体构建流程.此后,遵循构建流程,分析本体构建原则,设计以事件类本体为核心的构建方法,并进行本体评估.以事件类本体为核心的知识图谱支持实体属性、事件要素及过程、关联实体等查询及情报智能应用...     

中文影视知识图谱构建研究

采用半自动化的方法构建中文影视知识图谱。以国内影视领域数据为研究对象,对豆瓣网、百度百科和时光网的数据进行本体对齐,使异构数据源语义描述一致。在知识融合方面,借鉴并优化了Similarity Flooding算法的核心思想,实验结果表明,实体匹配的准确率基本保持在85%以上。建立了中文影视知识图谱可视化平台,并提供开放性的数据访问和查询接口。     

基于本体的公路工程安全领域知识建模和应用

针对工程安全管理中普遍存在的知识缺口问题，提出一套基于本体技术实现领域知识建模和更新的方法。以公路工程领域为范例，从行业标准规范的文本数据中自动提取安全知识，构建领域知识图谱；通过知识模型与建筑信息模型(BIM)的结合，开发安全管理应用场景，展示本体引导的知识图谱对工程安全管理的辅助作用。领域本体在知识图谱中作为本体层结构，表示为一个包含7个层级、 390个有效节点的多维度层状结构；基于本体层的引导开发知识提取算法，从海量文本中提取网状知识结构，形成知识图谱的数据层。知识模型的更新采用由数据层到本体层的知识流动方式；提出基于类属关系、构成关系和实体核心词聚类的3类方法，实现本体层的更新。将知识模型关联实际项目的BIM,从安全管理的应用层面出发，验证了本体的引入在知识的组织和扩展中起到良好效果，展现了知识模型与BIM的结合呈现出的智能化应用前景。该研究为领域知识图谱的构建、更新、应用全过程提供了一个完整的范例，对于本体更新过程实现了方法创新，拓展了知识图谱的应用领域和技术思路，有助于提升工程安全管理的信息化水平。     

基于用户偏好的产品设计知识的推送算法研究

随着知识经济的发展,汽车产品设计活动越来越依赖于有效的知识支持。针对国内汽车企业中普遍存在的设计知识重用率低、经验知识未充分利用等问题,对汽车产品设计知识进行分析与本体建模;在此基础上设计了基于用户偏好的产品设计知识的混合推送算法,将知识文本向量空间化并由本体标注,采用设计任务与用户偏好共同构造知识需求向量,通过计算知识需求向量与知识文本向量的语义相似性得到知识推送结果。最后通过算例对知识推送过程进行说明。     

ABox推理计算实体相似度

针对主题图本体映射中主题上下文语义不易确定,缺少分类信息,但有明确的结构语义特征的特点,提出了A-Sim主题图本体映射算法。首先对主题图中的主题进行分类,利用描述逻辑语言ALCIR+的表达能力,根据主题属性及关联关系建立各种能表达上下文语义信息的概念术语集,将主题图本体转换为断言集合;其次在断言集合上进行多项式复杂度实例检测,记录模型构造过程中的个体,获得主题的上下文语义;最后将上下文语义结合元素级概念相似度算法计算实体综合相似度,获得异构主题图实体间的实体映射关系。通过对主题图进行相似度计算实验,结果证明新算法对主题图实体相似度计算综合性能至少提升了14%。     

基于形式概念分析构建本体的方法研究

本体作为语义网的基础是共享概念模型的明确的形式化规范说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联等。有效地构建本体成为本体应用的关键问题,本文采用形式概念分析构造本体,并利用多值背景的转换算法对词语-文档的二元关系表进行转换导出单值背景,从而更大程度上保留关系表带有的信息。     

船舶现场监督业务的知识图谱构建方法

为提高水路运输安全监管能力,向海事行政执法人员提供有效的信息技术支持,针对智慧海事场景下船舶现场监督知识分散复杂、查询困难的问题,提出了自顶向下与自底向上相结合的知识图谱构建方法。通过分析船舶现场监督三元组结构并构建本体模型,采用基于序列标注模型、爬虫技术进行实体识别与知识抽取,并通过二元分类模型融合领域知识,利用图数据库Neo4j进行知识存储与可视化。以盐城市大丰港为例,构建船舶现场监督知识图谱并进行实验验证。结果表明：该构建方法具有较高的准确度,知识图谱技术可有效关联船舶现场监督知识,有力支持海事执法人员对检查事件的回溯及利用,为实现智慧海事提供了新的方法。     

基于已有映射结果的本体映射

为了提高本体映射的查准率和查全率,提出基于已有映射结果的本体映射算法.该算法以已有映射结果为背景知识,应用多种启发式策略选择中间本体,将直接映射结果与通过中间本体的间接映射结果相结合,并利用迭代优化算法克服背景知识不准确对映射结果的影响.实验结果表明: 该方法比直接映射方法的查准率和查全率分别提高1.10%和2.52%.说明该方法可以有效地提高映射的查准率和查全率.     

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.     

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.     

全球通信光缆知识图谱构建及应用

利用知识工程相关方法和技术，构建了全球海底光缆知识图谱．知识图谱中，本体包含了8个实体类型、7个实体属性，实例层包含了1 949个实体、共计8 535个三元组．将所构建知识图谱与DBpedia、Geonames建立了2 378个链接，在此基础上，通过SPARQL查询，对海底光缆数据进行了分析．