领域本体构建的方法研究

分析了当前领域本体建设中存在的问题,给出了领域本体建设的一般方法,并对其中一些关键的技术作了介绍,通过这些论述,阐明了面向语义Web的领域本体建设的基本情况,为创建面向语义web的本体提供了基本知识。     

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。     

基于语义网格的数字图书馆知识组织中领域本体构建研究

文章分析探讨了数字图书馆建设中面临的问题,探讨了语义网、网格和语义网格的概念以及与本体的关系,提出将语义网格技术应用到数字图书馆的知识组织中。详细论述了领域本体的概念,构建原则,具体构建步骤,选用的构建工具,阐述了图书馆界在本体构建中的技术和人员优势,以及将语义网格应用到在数字图书馆建设中的前景和意义。     

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。     

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。     

基于领域约束本体的语义相关度计算研究

语义相关度计算是信息检索、文档分类和聚类、推荐系统、机器学习等诸多领域的关键技术之一。研究基于地学领域本体,综合考虑了本体层级信息量、本体拓扑结构等基础上,引入约束性本体,实现相关度计算算法。实验结果表明,加入约束性本体条件下实现的算法,相关度计算结果明显提高。     

语义网自适应学习系统中领域本体的构建

为了学习者适应学习系统,创建相关学科的领域本体,发挥语义网的作用.根据学生的个性特征和学习进程动态地呈现教学内容,更好地满足学习者的需要,提出了基于语义网构建的自适应学习系统,为人们的学习提供了非常有效的支持.在描述自适应学习系统、语义例和本体相关知识的基础上,以一门课程为例进行了领域本体创建的实践,为自适应学习的实现奠定了基础.     

基于MapReduce计算框架的文档领域本体模型构建

针对传统文档表示模型中语义关系缺失、特征词权重计算单一及海量数据的实时处理等问题,基于领域本体概念间的语义关系,结合MapReduce框架,提出一种特征权重自适应增强的文档领域本体模型(EAS-VSM)构建算法。该算法通过构造概念语义关系矩阵,将领域本体中概念之间的语义关系增强至每一个概念特征词中,从而实现概念特征词权重的自适应增强。实验结果显示,算法的加速比和可扩展性两项指标与数据规模呈明显的线性关系,证实模型的并行算法性能良好,且相较于传统的VSM和LSA模型,EAS-VSM模型计算的结果与专家经验更为接近,更能反映文档间的相似程度。     

面向证券领域的本体建模及资源检索框架

为了提高专业领域内信息检索的查准率，使检索结果在语义层面能够重新进行排序以去除非相关条目，利用语义Web中的本体技术和本体标准描述语言OWL建立了证券领域本体，并且基于证券领域本体提出了面向专业领域的信息资源检索系统IRS—SA，该系统有助于机构或者个人投资者获得及时有效的证券信息．系统接受输入检索关键词从而利用查询转化器自动构造或扩展用户查询，将自然语言查询转化为系统内部的格式后，使检索获得的结果按照本体中定义的概念及关系进行语义再排序，并将最后所得结果返回给用户，提高了文档语义相关性程度．     

网格与本体协同的心血管疾病领域本体的构建

在讨论了面向网格与本体协同的医学知识获取体系的基础上,主要创新在于以心血管疾病知识为例,构建与医学网格本体知识库匹配用的领域医学本体知识库资源,建立心血管本体体系结构和领域模式,形武地表示领域概念、概念的性质及概念与概念关系之间的各种约束与公理,为各领域医学本体知识库体系结构及构建方法提供参考.     

基于领域本体的学习资源管理系统框架研究

提出了一种基于领域本体的学习资源管理系统框架。该框架首先利用本体建立特定领域的语义模型,在此基础上实现对学习资源的有效管理和基于语义的搜索。并对资源的标注、资源的搜索等关键问题进行了深入的研究,最后给出其实现。     

基于领域本体的自动化语义标注方法的研究

介绍了语义网,本体以及语义标注的基本概念,对现有的语义标注方法以及技术进行了说明和分析.针对目前互联网上含有大量语义信息的HTML文档,提出了一种自动化的语义标注的方法.该方法对HTML文档进行结构分析,并参照词汇数据库Hownet和领域本体对文档进行语义分析,找出文档对应的语义分类树,给文档加上语义标签.以电子消费品领域的HTML文档为实验对象,实验结果证明了该方法具有一定的可行性.     

工程化领域本体建模的研究

针对本体建模没有统一的标准化指导方法,在分析本体构建原则和现有构建方法的基础上,借鉴软件工程中成熟的方法。阐述了一种普遍适用的领域本体构建方法,并提出了具体实现步骤和应用前景。     

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。     

融合概念格约简的中文领域本体学习方法

在基于形式概念分析的中文领域本体学习中, 为提高概念格构建效率, 将概念格约简理论应用于概念格构建中。首先对基于语义依存分析获取的形式背景进行对象和属性约简, 然后基于约简的形式背景采用Godin算法构造概念格, 最后根据修复定理修复约简概念格, 得到完整的概念格。通过有关对萝藦科植物的文本学习, 得到一个萝藦科植物领域本体。实验结果表明, 引入概念格约简理论, 概念格的构建效率提高70%, 进而提高了领域本体构建的效率。     

基于本体串连的XML语义发现和查询的研究

XML因其灵活性和易扩展性已经成为Web上异构数据转换和传输的标准,但是含有不同模式的XML数据源之间却很难进行相互操作,这给XML数据检索带来了很大的不便.提出一种从XML模式到OWL本体的转换算法,然后借助共享全局本体和同义词典实现转换后的本体在语义上的相互映射,从而解决XML结构异构的问题,最后提出了利用本体串连实现XML语义查询的方法.与传统方法比较,实验结果验证了该方法的有效性.     

个性化协同学习环境领域本体模型的构建

将本体思想引入计算机支持的协同学习系统,可以根据学生的个性特征和学习进程动态地呈现教学内容,更好地满足学习者的需要。在描述个性化协同学习环境和本体相关知识的基础上,构建了计算机学科领域本体核心分层结构,并以数据结构课程为例建立了课程本体模型,为个性化协同学习系统的实现奠定了基础。     

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.