基于认知算法的中文本体自动构建工具研究与实现

本体广泛应用于语义网、自然语言处理、数字图书馆等领域,而自动构建本体是这些领域的难点之一.全自动的本体构建以及如何令机器自己不断学习并更新已有的本体知识的研究仍然缺乏.提出了一种基于认知算法的中文本体自动构建方法,建立了自动构建本体的概念和物理模型,并根据此模型实现了一个初步的自动构建本体的工具,在此基础上基于某些公理化算子来实现对已有本体的扩充、缩减、修正等操作,实验证明该模型和系统很大程度上降低了在构建本体过程中的人力投入.     

本体资源自动化构建问题研究

探讨了传统本体资源构建方式的不足,分析了本体资源自动构建的理论依据与技术基础,介绍了目前存在的本体资源自动构建工具及方法。     

一种领域本体自动构建策略

本体是一种知识重用、知识共享和知识建模的重要工具.提出了一种以概念分层理论和KDD(knowlegdediscovery in databases)技术进行领域本体自动构建策略,通过对信息提取、建模以及利用概念分层理论进行领域本体的自动框架建设,并使用KDD技术进一步对领域本体进行自动扩建,达到自动构建领域本体的目的.实验结果表明该策略精度高且简便易行,具有较高的可行性和有效性.     

本体的半自动构建技术

为了处理海量的异构信息,达到知识共享的目的,介绍和研究了半自动构建本体过程中涉及到的众多理论、技术和方法;介绍了构建本体的准则和方法;比较和分析了构建本体所需的几种常用的编辑工具;回顾了本体的半自动生成技术;介绍了本体的丰富技术,并对各种技术的不足之处做了分析.这些技术可以有效地帮助和指导用户半自动构建满足需求的领域本体.     

基于自建模糊本体的智能信息检索研究

提出一种基于本体的信息检索模型,该模型将信息检索系统与从搜索的数据信息自动构建的本体相结合.使用在本模型中的本体有一般语义本体、领域知识和自动生成、构建的模糊概念层.主要研究基于本体的信息检索模型.描述处理过程及检索机制,并采用TREC的评价方法评估该模型,讨论应用不同类型本体的检索效果和影响.实验结果表明,提出的信息检索模型具有较好的检索效果.     

基于本体的异构数据集成中间件研究与实现

针对当前异构数据源存在的语义异构问题,将本体引入到了传统的中间件体系架构.通过构建领域本体为相关领域的各局部数据源提供共享概念模型,并通过建立局部本体与领域本体之间的映射来解决各局部数据源之间的语义异构.在映射关系的生成上,创新性地采用了自动与半自动相结合的方式并提出本体自动映射算法,从而为海量异构数据源的自动集成提供了有效的解决方案.     

基于文本的本体学习技术研究

本体学习的数据源有多种多样,其中基于文本的本体学习是目前本体学习中研究的重点,该文从本体学习分类、本体学习内容、本体学习过程以及目前本体学习研究中存在的主要问题等本体学习技术进行了研究。本体越来越多的应用在知识工程、人工智能等多个领域。目前本体采用的最广泛的定义为"本体是共享概念模型的形式化规范说明"。本体是描述某个领域甚至更广范围内的概念及概念之间的关系,使得这些概念和关系在共享的范围内具有大家认可的、明确的、唯一的定义,这样,人机之间以及机器之间就可以进行交流。目前本体的构建基本都是基于手工方式完成的,手工构建方式需要依靠专家意见和计算机技术,虽然可以保证质量,但费时费力,严重影响了本体的应用推广。本体学习是解决本体构建的重要手段,它综合使用统计学、机器学习等技术自动或半自动地构建本体。     

基于ontology的智能答疑系统的研究

在受限领域自动问答系统中,用户问句的语义理解是提高查询效率的关键。提出了一种基于本体的自动问答系统模型,对领域知识本体的构建进行了研究。利用本体中丰富的语义关系,对用户的问题查询请求进行语义扩展,提高问答系统的准确性。     

基于OWL的仿真想定本体构建方法

研究了作战过程,提出了基于OWL的作战单元本体、装备本体、任务本体和仿真想定本体的构建方法,采用了描述逻辑对作战相关概念、关系进行了推理,检验了概念、关系的一致性,优化了概念层次结构。通过实例分析,对构建的本体进行了检验。结果表明：该方法实现了军事领域概念的合理分类和想定数据语义的智能检测,可为想定开发人员自动地提供决策支持。     

基于本体推理的网络三维场景自动化构建及实现

针对传统C/S模式下的建模工具存在兼容性差、难度高及构建慢的问题,提出了基于本体推理的网络三维场景自动化构建方法,使用语义规则和本体推理技术,在服务端自动处理用户需求、选取三维模型特征及布局模型空间,实现网络三维场景的自动构建.结果表明,该方法应用于房屋定制系统,大大加快了三维场景的构建速度,降低了构建难度,对计算机硬件要求低,无兼容性问题,并且自动化构建的场景很好地满足了用户需求.