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．     

基于本体概念图的web文档主题爬取探讨

提出了基于本体概念图的web文档的主题爬取,采用本体概念图构造主题层次图,赋予待爬取的URL对象以层次语义信息,按照语义相关性与重要性选择爬取URL对象,搜索属于特定语义相关主题的重要web文档的WWW子集。     

简单概念图与扩展描述逻辑ALC 的关系探讨

首先介绍了描述逻辑ALC ,描述逻辑ALC 是在ALC的基础上增加了传递关系、反关系、关系并、关系复合、个体实例集和一般数量约束构造器对其进行了扩展,并给出了ALC 的语法和语义,概念图被制作是继承语义网络和框架系统特点的知识表示方式,而简单概念图是概念图中可判定的部分,然后探讨了描述逻辑ALC 与简单概念图的关系.     

概念图-概率统计教学新思路

从概念图的理论背景和内涵两方面介绍了概念图的基本知识,通过实例阐述了概率统计概念图的构图过程及教学应用,并对基于概念图教学的效果作了分析.     

概念图-概率统计教学新思路

从概念图的理论背景和内涵两方面介绍了概念图的基本知识，通过实例阐述了概率统计概念图的构图过程及教学应用，并对基于概念图教学的效果作了分析。     

概念图在网络协作学习中运用的初步探讨

作为一种颇具特色的学习工具,概念图有着非常高的传统学习应用价值,但同时在基于网络学习中也一样具有非常广泛的应用前途。本文从基于网络学习的层次,概念图作为学习工具和概念图作为协作工具三个方面来对概念图在基于网络学习中应用情况进行简要的叙述和分析,从而树立网络学习方式的完善化和多元化的发展方向和发展理念。     

概念图应用于概率统计教学的探索与实践

在国外,概念图作为一种有效策略已经被广泛研究和应用,在国内,关于概念图的研究还较少,尤其在数学学科教学中的应用研究就更少。为此对概念图及其理论进行了深入地分析,挖掘出概念图的深层理论基础,包括脑科学理论、建构主义学习理论、有意义学习理论以及元认知理论。在理论分析的基础上,探索了概念图在概率统计教学设计、新课导入、复习课以及教学评价中的应用。大量的教学实践表明概念图在概率统计教学中是一种有效的教学策略。并且从知识学习、合作交流、思维能力三个层面对教学实践效果进行了概括总结。最后展望了概念图在数学教学中的应用前景,下一步将对概念图在数学教学中的应用做更加深入的研究,以期在更大的范围推广使用概念图。     

语义Web及应用研究

语义Web并非一个独立的Web,而是当前Web的延伸,其目标是让计算机能够理解和处理现在的Web仅仅能显示的数据,并为人们提供各种智能服务。对语义Web体系结构,本体在语义Web中的作用及语义Web在智能信息检索、基于Agent的分布式计算、Web服务、数字图书馆、企业数据管理、电子商务等领域的应用进行了研究。     

语义Web的研究与展望

对一系列Web新技术的总称--语义Web进行了综述,在分析语义Web的研究背景、研究价值及现有语义Web模型的基础上,对W3C组织的语义Web研究现状和语义Web研究领域当前的研究状况进行了分析;对其今后的研究工作进行了展望;总结了未来语义Web基础研究和应用研究的方向:语义Web的基础研究主要包括本体的发展、语义Web语言的形式语义和确信(Trust)与证据(Proof)模型的开发;应用研究主要集中在Web-services、基于代理的分布式计算、基于语义的网页搜索引擎和基于语义的数字图书馆几个方面.     

概念图用于教学评价的实践研究——以数学教学为例

概念图是组织和表征知识的工具,它的节点、连线、层级、分支和交叉连接都可以用来检测学生的学习,检测学生对知识的记忆能力、理解程度和应用创新能力。文中对概念图的内涵和结构进行了合理的拓展,阐述了概念图的评价形式:读图改错、填图题和构图题,对不同形式的概念图检验试题设计了不同的评分标准:节点连线评分法、编码评分法和等级评分法,通过实验对概念图的检测效果进行了分析,分析了试题的信度、难度、区分度和效度,从数据中得出结论:概念图是一种有效的教学评价工具。     

交互概念图及应用

良好的知识表示形式能方便问题的求解。文中将用于刻画复杂对象结构的概念图知识表示方法推广为主动语义网络,引入复制功能体,删除功能体,在关系节点中增加主端口标识,给出了交互概念图及相应的交互概念图语言的定义,通过示例给出了交互概念图的良好表示能力。     

数据库语义学在古汉语自动分析上的应用

在以认知为基础的面向计算机和人工智能领域的语言学框架下,对古汉语的自动句法语义分析进行研究,希望能对古汉语教学与研究,以及现代汉语的分析和处理起到一定的推动和促进作用.运用以左结合语法为基础的数据库语义学方法对古汉语的两个基本结构（函词-论元结构和并列结构）进行自动句法和语义分析,以可接续性为前提,遵循自然语言的时间线性顺序,采用规则和模式匹配的方法,过程简便,计算效率高,且符合古汉语本身的特点.分析结束时自动生成的语义关系图清晰、准确,更彰显了数据库语义学方法的独特性、适应性以及分析能力.     

基于知识图的语义分析

探讨了一种适合于汉语理解的、面向语义的、新的语言分析方法。该方法是以知识图这种新的知识表示方法为语义模型，模拟人的语言感知过程，先对整个句子进行语义片段的划分，再对每个片段进行分析。     

知识图谱概念获取研究进展

随着Web技术的不断更新与发展,知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力吸引了各行各业的关注。各行各业都在纷纷构建所属领域的知识图谱,如何从不同数据源抽取构建知识图谱所需概念,成为知识图谱构建的关键技术,概念抽取得越完整,所构建的知识图谱越全面,利用价值越高。本文对不同数据源抽取知识图谱概念进行阐述说明,以期引导学者选择合理的方法进行学术分析,提升知识图谱应用水平。     

电子目录的本体模型研究

电子目录中包含了丰富的语义关联产品,本文提出了一个电子目录的本体模型:在一个概念性的模型中描绘电子目录的语义信息,并因此构建正式的发音本体。用一种增强的实体关联方法来表示模型构造的基本集,为每步构建提出了相应的描述逻辑代表。     

关系数据库中分布式大数据的集成冲突消解算法

针对现有关系数据库中分布式大数据集成冲突消解研究的不足,提出一种新的集成冲突消解算法。依据关系数据库中分布式大数据的集成过程对冲突进行分类,将其划分成语义冲突、模式冲突以及实例冲突。针对语义冲突,通过句法融合、逻辑树融合和频率融合法实现冲突消解。通过属性有向图对关系数据库中模式数据和实例数据的属性进行描述。从属性关系参与分布式大数据集成冲突的状态分析,通过关系的权重值对属性关系的重要程度进行量化处理。通过有向图全部关系的权重和对所有属性有向图的重要程度进行描述。综合分析冲突数与权重定义代价函数,在此基础上给出关系数据库分布式大数据集成冲突消解详细过程。实验结果表明,所提算法冲突识别和消解性能高。     

基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。     

Integrated semantic similarity model based on ontology

To solve the problem of the inadequacy of semantic processing in the intelligent question answering system. an integrated semantic similarity model which calculates the semantic similarity using the geometric distance and informarion content is presented in this paper. With the help of interrelationship between concepts, the information content ofconcepts and the strength of the edges in the ontology network. we can calculate the semantic similarity between two concepts and provide information for the further calculation of the semantic similarity between user‘s question and answers in knowlegdge base. The results of the experiments on the prototype have shown that the semantic problem in natural language processing can also be solved with the help of the knowledge and the abundant semantic information in ontology. More than 90% accuracy with less than 50 ms average searching time in the intelligent question answering prototype system based on ontology has been reached. The result is vety satisfied.     

基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。