面向协同设计的产品模型的本体表达及OWL描述

在产品的协同设计过程中,由于现有产品模型表达能力的局限性以及产品数据的复杂性、多样性和异构性,使产品模型缺乏足够的语义来清晰地、形式化地表达产品数据.为了克服这些不足,文中引入本体和网络本体语言OWL来构建产品模型,建立基于语义的信息共享机制,使协同设计能在互联网上、在知识级水平上达到有效的交互、集成和协作.     

基于模糊领域本体的专家遴选服务研究

针对领域本体无法语义描述领域中模糊知识的不足,本文利用模糊理论处理模糊信息的优势,提出了一个4层模糊本体扩展框架对已有领域本体进行模糊化扩展,通过模糊本体中的模糊概念、模糊属性以及模糊隶属函数实现了对本体中模糊知识的语义描述. 利用该模型构建了科技评价领域的专家模糊本体,设计了基于模糊本体的语义级专家遴选算法,实现了能够处理遴选条件中模糊语义信息的专家遴选服务. 实际专家遴选系统中的应用表明,本文提出的专家遴选服务能够高效、准确地遴选出合适的评审专家.      

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。     

基于知识的产品过程设计方法研究

产品设计的过程优化与逐层求解中,信息与知识的有效表达与组织受制于需求、原理、标准及材料与成本等约束规则的影响.这里结合产品需求、效应、原理求解及产品试制、材料选择与质量控制等内容进行过程性的循环求解,对产品的过程信息模型中引入了本体的形式化知识表达机制,研究了产品过程进化过程中的设计过程映射与产品制造过程中的回馈求解.以剖布机为实例分析构建了产品过程信息的知识交换与共享语义描述和推理方法.     

面向语义的课程知识本体的构建

相对于目前常用的基于关键词字面匹配的检索方法,语义网的信息组织作为一种全新的信息组织方法和理念,为网络信息组织带来了新的变革。本体是语义网信息组织的核心,本体及其推理能力代表了现代信息组织,特别是网络信息组织的发展趋势,它不仅有利于信息的形式化描述,而且依据本体这种信息组织方法而建立的检索系统,更能满足用户进行语义检索特别是智能检索的需要。面向语义的课程知识的检索以语义理解为基础,在很大程度上揭示了信息语义的扩展性,加大了对知识的处理和理解能力。基于本体的语义信息检索在构建领域知识本体结构的基础上,通过对领域本体资源的语义信息的获取,来理解用户的检索需求,语义描述检索语句和文档的资源,从而实现信息检索。因此,如何构建课程知识本体成为现阶段教育变革的热点话题。本论述以谭浩强所著《C程序设计(第三版)》课本为基础,以创建该门课程的本体模型为例,讲述面向语义的课程知识本体的构建。     

基于语义网技术构建专业领域信息资源研究

语义网是近年来提出的用于解决万维网在信息描述、信息表达和信息检索等方面一系列问题的新技术。在描述语义网基本概念的基础上,提出了信息资源专业领域本体构建体系结构,及专业领域本体构建的方法和步骤。     

基于本体的语义检索技术研究

随着互联网上信息数量的激增,传统的基于关键字的信息检索技术已无法满足用户的需要。本体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,能够提高检索的准确率,缩小搜索范围和减少冗余的返回结果。文章介绍了本体的概念及其在语义检索领域中的作用,在此基础上提出了一种基于本体的语义检索模型,并对该模型的检索思想、体系结构、检索机制及功能特点进行了阐述。     

基于产品特征的领域情感本体构建

研究构建领域情感本体,显式描述产品与产品部件、产品与产品属性之间的语义关系;设计词性模式匹配方法提取特征词和情感词的固定搭配,并采用评论句的极性标签结合否定词典,逆向推测搭配组合的情感极性,建立特征词与情感词的关联关系;进一步设计本体节点匹配规则进行情感分析,提高对电商网站评论文本情感分析的性能. 实验结果表明,领域情感本体的构建有利于消除情感词的领域依赖性及识别评论中的隐性特征.      

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.     

数据质量约束规则的本体描述及推理研究

针对数据质量中约束规则描述的语义复杂性、 快速提取等问题, 引入本体技术描述数据质量约束规则等 要素的语义关系, 提出了元本体的思想, 对数据质量领域的核心词汇进行了提练, 并依据相关标准, 构建了与 领域无关的数据质量元本体模型。 在应用中, 特定领域可根据需求将该元本体模型实例化为用于描述本领域 的数据质量本体, 不仅解决了数据质量领域词汇共享与明确描述问题, 而且使数据质量复杂约束规则语义描述 得以解决。 同时, 以石油领域数据为例, 依据提出的质量本体元模型实例化出石油领域的质量本体模型, 定义 了各种推理规则, 并基于 Jena 推理机验证了构建的数据质量本体的合理性, 极大地提高了数据质量评估中约 束规则提取的效率。