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。     

基于语义关联的多本体完善方法

本体作为语义web应用中语义信息的来源,在实现语义web应用的自动发现和组合中有着重要作用。当前对本体的研究多关注于提高本体使用的有效性,从而使得本体能够提供更精确丰富的语义信息,而忽略了本体自身质量对语义信息的影响。文章提出了一个基于本体概念间语义关联关系的多本体完善方法,利用参考本体中的概念关系和层次结构,结合目标本体与参考本体间的语义关联,补充与完善目标本体的概念关系和层次结构,并通过参考本体和目标本体的角色互换,迭代的完成对多本体的完善。通过对17个本体进行实验,将实验结果与传统的本体完善方法——闭包推理进行对比,证明了该方法不仅能够得到闭包推理产生的结果,并且能够对本体进行更多的正确的完善和补充,实现基于语义关联的本体完善。     

基于Web挖掘的领域本体自动学习

为获取领域本体并量化概念关系的可信度,提出了一种基于Web挖掘的学习模型.通过可扩展的模式集和分布语义模型获取本体主干,使用关联规则发现概念间的一般关系,对候选本体进行修剪和合并.模式可信度、概念语义距离与关联特征决定了概念间关系的可信度.通过"文本分析-本体获取-文本扩充"的迭代过程,优化模型参数和阈值.该模型解决了现有本体学习方法对词典或核心本体的依赖性、以及不能对关系进行可信度量化的问题.实验证明了所提出模型的有效性.     

唐卡领域本体研究与构建

分析并构建唐卡领域本体,以实现基于语义的唐卡图像标注与检索.在唐卡领域专家的指导下分析唐卡的分类体系,给出唐卡本体相关的定义和公理,定义了相关概念、对象、属性、实例及约束条件,并基于Protégé构建了唐卡领域本体.最后对其进行一致性分析,实现了基于语义的唐卡知识库查询,进一步验证了所构建唐卡领域本体的合理性.     

面向网络舆情分析系统的本体应用

针对现有网络舆情分析系统缺乏语义信息,可能导致分析结果不精确的问题,研究了本体技术在构建网络舆情分析系统中的应用,提出基于本体的网络舆情分析系统结构,并对系统实现中采用的本体技术包括网络舆情本体库的构建、网络文本语义标注、基于语义相似度的敏感话题发现和构建查询词的概念空间等进行了研究。通过本体建立舆情分析概念的共享空间,可以有效地挖掘网络内容的语义信息,提高舆情分析的准确率。     

地学数据本体研究与发展思考

分散、多源、异构的地学数据资源的整合集成、交换共享、挖掘利用必须以本体为支撑解决语义异构问题.针对当前缺乏以数据为核心能够支撑数据资源全生命周期操作处理本体库的问题,提出并开展了地学数据本体的研究与构建实践,并进一步分析了地学数据本体的应用领域和重点发展方向.地学数据本体的实质就是地学数据资源各类特征的本体,通过对地学数据资源内容、时间、空间、形态、来源等方面的概念、实例及其关系的形式化描述,实现无歧义的语义表达与推理,可有效支撑地学数据资源的分类编码、集成建库、语义搜索、关联数据和挖掘分析等应用.未来地学数据本体应进一步加强自动构建更新方法的研究,加快完善地学数据本体库,大力推动地学数据本体的应用.     

事件网络模型与应用研究

通过分析关于事件研究的成果,提出事件网络模型.事件网络是一种新的知识表达模型,具有事件单元和概念单元,可以描述现实世界的运动与变化.事件单元由多个角色的概念单元通过语义关系组合而成;每个角色的概念单元的属性间存在偏序关系,通过偏序关系可生成概念层次;每个概念层次都可用资源概念格来表达.因此,多资源概念格可形式化事件网络模型.事件单元以事件个体和事件类来体现,概念单元以实体个体和实体类来体现,因此,可以事件网络为核,通过映射规则,将事件网络映射为事件本体.事件本体是在基于实体类的传统概念本体上,增加事件类而扩展的新型本体.利用事件本体实现的事件知识检索系统,验证了事件网络模型的可行性和有效性.     

基于本体的英汉翻译记忆系统的研究

在翻译记忆系统中,句子的语义理解是提高相似句子的匹配率的关键.提出了一种基于本体的英汉翻译记忆系统模型,以计算机文献领域的专业术语为范围构建了一个知识本体CSO,并引入本体的概念相似度进行模糊词对的相似度计算.实验证明,本体的语义信息能提高系统的匹配率.     

以事件为中心的本体模型对比研究

事件存在于各个领域,成为表示历史、文化遗产、多媒体和地理等领域数据的核心要素.事件是理解现实世界的基本语义单元,一个完整的事件一般由事件的参与者、事件的发生时间以及事件发生的地点等要素组成.但由于事件自身内部的结构复杂,且事件与事件间的关联紧密,从语义层面对事件的研究存在一定的难度.分析了现有的主要事件本体模型,对比了各个本体模型在概念层构建的核心概念及内部差异,分析了本体模型对事件间关系的定义、模型语义推理的难易程度及隐含关系的挖掘等方面的不足,对以事件为中心本体模型的进一步研究提供了一定的参考.     

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.     

基于形式概念分析构建本体的方法研究

本体作为语义网的基础是共享概念模型的明确的形式化规范说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联等。有效地构建本体成为本体应用的关键问题,本文采用形式概念分析构造本体,并利用多值背景的转换算法对词语-文档的二元关系表进行转换导出单值背景,从而更大程度上保留关系表带有的信息。     

Bridge Ontology： A Multi-Ontologies.Based Approach for Semantic Annotation

Representing the relationships between ontologies is the key problem of semantic annotations based on multi ontologies. Traditional approaches only had the ability of denoting the simple concept subsumption relations between ontologies. Through analyzing and classifying the relationships between ontologies, the idea of bridge ontology was proposed, which had the powerful capability of expressing the complex relationships between concepts and relationships between relations in muhi ontologies. Meanwhile, a new approach employing bridge ontology was proposed to deal with the multi ontologies-based semantic annotation problem. The bridge ontology is a peculiar ontology, which can be created and maintained conveniently, and is effective in the multi-ontologies based semantic annotation. The approach using bridge ontology has the advantages of low cost, scalablc, robust in the web circumstance, and avoiding the unnecessary ontology extending and integration.     

一种基于语义网技术和本体的数据集成方法

研究语义网技术在数据集成中的应用方法。采用规则系统实现对语义网本体语言的扩展,以提高本体语言的表达能力。在此基础上将语义网相关技术系统地应用到数据集成系统的各个方面,包括数据采集、本体构建、本体映射、数据查询和数据持久化。通过一个实例,展示了上述方法的可行性。     

基于本体的Web智能信息检索系统

利用领域本体知识库对用户的查询信息进行语义扩展,提出了一个Web环境下的智能信息检索系统,并讨论了该系统的体系结构,解决了传统的基于关键字的信息检索只能从句法上对关键字进行分析、而忽视关键字本身语义信息所造成的错检和漏检,以及无法根据信息资源中的语义关系进行检索的问题。与传统检索方法相比,该系统原型的试验结果表明,检索效率有了很大的提高。     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

一种基于语义的网络信息过滤三层模型设计

提出了一种面向网络信息的层次过滤模型及其体系架构,该模型分为本体过滤层、需求过滤层和兴趣过滤层.本体过滤层中,利用本体为基础对信息内容进行语义描述,实现信息的计算机理解与过滤;在需求过滤层,模型通过理解用户所提出的需求中所包含的语义,进而更加准确地通过过滤规则进行信息流过滤;在兴趣过滤层,用户兴趣通过特定方式表达,并通过语义相似度计算实现第三过滤层.     

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。     

基于本体的构件库智能检索方法研究

基于本体的语义检索是建立在语义网基础上的检索技术,它能提高检索的查全率和查准率.本文结合本体对构件库的检索进行研究,给出了基于本体的构件库检索框架以及检索流程,讨论了需求、规则的相关概念及其性质以及需求/规则的映射方法.在规则推理的讨论中,引入了匹配度和优先级算子的概念,并对匹配度进行了扩展,使检索结果能够进行全局排序.     

基于语义Web的股票信息表示模型

在分析查找互联网股票信息存在问题的基础上,给出了一个基于语义Web的股票信息表示模型.首先利用语义Web定义股票本体,给出了相应的RDF模式描述,对本体进行评估.其次,通过分析用户股票信息需求,利用构建的股票本体,给出基于语义Web的模型的体系结构,建立了一个能根据用户请求提供所需要的股票信息的股票信息表示模型;最后通过实例验证了该模型的有效性.