基于集合论的中文问答系统查询扩展

在汉语问答系统中,当用自然语言问句进行文档检索时,由于问句比查询词包含更多的语义信息,因此必须进行查询词扩展以提高信息检索的性能.通过分析已有的查询扩展方法,提出了基于集合论的查询扩展新方法.它结合了3种传统的查询扩展方法:语义词典法、自动相关反馈法和问题类型词.实验结果表明该方法在Web检索方面是有效并且优于传统的方法.     

基于问句相似度的本体问答系统

本体问答系统需要实现从自然语言问句到本体查询语句的转换,目前的解决方法主要有自然语言接口和问句相似度方法。针对现有问句相似度方法在本体问答系统中应用的不足,设计了改进的相似度计算方法。通过建立常问问题的查询模式集合,综合考虑问句的统计、语义、结构特征计算目标问句的相似度,分别以自动选择和用户交互两种方式选择目标问句的查询模式,并将其转换成实际SPARQL查询语句,最终检索本体及抽取出答案。两种方式的准确率分别为83.8%和92.1%。     

面向知识库的中文自然语言问句的语义理解

设计从自然语言问句到结构化查询的转换框架。该方法从自然语言问句的句法结构入手, 提出一套启发式识别实体与关系的方法, 并利用语料库建立从实体到知识库的映射, 对谓词进行消歧, 进而转化为计算机可理解的结构化查询语言。从百度知道抽取人物、地点、组织3类共 42 个问题作为标准测试集。实验结果表明, 所提出的框架能够有效地将中文自然语言问句转换为结构化查询, 为下一代智能问答系统打下良好的基础。     

基于色彩描述的图像情感语义查询

针对图像视觉特征、中间层语义和高层情感语义之间的语义鸿沟,以色彩为代表,提出了图像情感语义查询的框架.在该框架下,利用图像色彩分割结果,通过定义描述色彩语义的自然语言词汇,设计了基于模糊隶属函数的图像色彩语义描述方法,并在此基础上定义了一种查询语言,将人类对图像内容理解的经验与图像色彩语义描述联系起来,实现了图像高层情感语义的查询.实验结果表明,该方法为图像语义研究提供了一种可行的、有效的、可扩展的解决方案.     

基于关联规则的语义查询优化技术及应用

从当今数据库研究的热点之一———知识发现的角度出发,围绕对被查询数据库的数据挖掘问题,将知识发现和语义查询优化结合在一起,提出了一种基于关联规则的语义查询优化方法,并用该方法实现了毕业生信息库的查询优化系统.     

利用AI-DB技术设计OODB的语义查询模型

作为第三代数据库的OODB,要求是新的理论方法和技术。作者分析OODB的现状后,提出了一种语义查询模型。它是用一种基于人工智能和数据库相结合(AI-DB)的技术实现的。与用户界面自然语言的查询,被分析、分解为相应的查询规则,建立规则表、触发表和转换表,最后提交给系统依照表格完成查询。这是一种新的基于语义查询的实践。     

中文自然语言数据库查询系统

本系统是一个建立在关系数据库上的中文自然语言接口系统。借鉴了国内外自然语言数据库接口设计的理论和方法。对汉语处理方法不同于传统方法,所用的语法信息不是传统意义下的词与词的搭配结构,而是属性项的搭配结构,语义信息不是广泛意义下的句子信息,而是面向数据库查询系统的操作语言信息。查询句的分析重点放在对操作语义项的提取,本系统用C语言编写,是一个面向实用的汉语接口系统。     

基于语义的信息检索的查询扩展模型

针对目前信息检索存在的不足,把概念图和知网结合起来进行相似度的计算并进行信息检索的查询扩展,提出基于语义的信息检索模型的查询扩展方法,通过把自然语言形式化,以概念图的形式实现语义检索,充分提高查全率和查准率．     

多智能体并行设计环境中的自然语言通信功能

研究了一个多智能体并行设计环境中自然语言通信模块的设计和实现方法.该设计方法建立在受限语言的基础上,突出了在协商式多智能体之间进行自然语言通信时的准确性.通过建立一个受限词汇的综合信息库,记录词汇的各种语法、语义信息;描述了词库的结构和形态;为了区分基本词汇和面向用户领域词汇,将词库分级;在词法分析时采用总库索引来查询词汇库,并提出了提高词库性能的方法;限定了用户使用的基本句型,采用扩充短语结构文法对句子结构进行分析,并产生相应的语义逻辑公式;定义了句子生成模板,智能体借助该模板提供的接口函数生成自然语言句子.此外,还提出了提高通信有效性的方法,为智能体提供了灵活、友善的接口,提高了多智能体并行设计环境的性能.     

分布式环境下基于形式化领域本体的查询处理

为了提高语义Web查询的查全率和查准率,文中提出了一种基于形式化领域本体的查询处理方法.首先采用描述逻辑表达领域本体的语法和语义,实现领域本体的形式化转换;然后基于转换后的形式化领域本体,采用含半幺群概括演算作为基于形式化领域本体查询转换的目标语言,定义了用户查询到含半幺群同态查询的转换规则和语义优化处理、查询重写规则,最后通过实验验证了该方法的查询性能.