语义Web推理的研究与实现

语义Web的逻辑基础是描述逻辑,语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识理解的问题,因此可以在语义Web的基础上展开推理。传统的推理系统结合语义Web可以克服知识表示方面的缺点,并且有利于知识的共享。首先在语义Web的知识体系之上建立起来一套推理系统,然后通过应用实现对该系统进行了验证。     

基于OWL—S／UDDI的Web服务发现机制

提出了一种基于OWL-S／UDDI的Web服务发现机制,实现了基于语义的Web服务发现。此外,它采用了一种高效的匹配机制,使得查询语义Web服务的效率得到提高。该机制使用自行开发的OWL／UDDI服务发现系统进行了实现和验证。     

基于语义网络的旋转机械故障诊断知识表示

针对旋转机械故障诊断专家系统中的知识表示问题,讨论了语义网络的知识表示方法。并以此为基础进一步探讨旋转机械典型故障诊断的知识表示模型－－语义网络知识表示模型,文中还讨论了它的计算机语言实现方式,在VC＋＋环境下开发出了一个语义网络知识表示的演示模型。结果说明该知识表示方式是有效的。     

RDF在语义Web知识表示中的作用

基于Web具有的一些特征和应用于语义Web的知识表示语言RDF,分析了RDF提供的语法基础即如何用XML来实现语法,以及RDF如何无二义性地描述资源对象的问题,使得描述的资源的元数据信息成为机器可以理解的信息。在此基础上,提出了一种新的适合Web发展需要的知识表示方法,为智能应用领域提供基础;并阐述了以RDF为基础的知识表示语言可较好地实现语义Web的知识表示。最后通过基于OWL知识表示实例的语义检索应用给予了说明。     

低维显式语义空间下的语义关联度计算方法

语义关联度计算是数据科学中的一个关键性基础问题,在信息检索及自然语言处理等方面有着广泛的应用.针对ESA (Explicit Semantic Analysis)算法存在的局限性,提出一种显式语义特征选择算法,并构建低维语义空间.在此基础上,根据特征概念在Wikipedia中的映射信息,提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法.该方法解决了ESA算法在后续语义关联度计算过程中,因高维稀疏空间导致计算效果不够准确的问题.实验结果表明,与当前其他方法相比,该方法的计算结果在皮尔逊相关系数(P)及斯皮尔曼相关系数(S)上与人们的认知判断之间具有更好的一致性.     

翻译过程与语篇分析关系初探

将篇章语言学的理论与翻译过程的研究结合起来,探讨语篇分析的过程和翻译过程的关系.首先综述了Bell的翻译过程模式和van Dijk ＆ Kintsch的语篇分析模式,然后对两个过程进行比较,发现翻译过程中的语义表征与语篇分析过程中的基础文本都是对语篇的表层结构进行分析得到的结果,也就是说,翻译过程和语篇分析过程存在相似...     

语义对象分割技术综述

语义对象分割是各种基于内容的多媒体应用领域中的一项关键技术,是近10年来图像与视频处理领域的一个研究热点.从实际应用的角度出发,介绍了三类具有应用价值的语义对象分割方法,即实时的自动对象分割、非实时的交互式对象分割以及针对具体应用的基于先验知识的对象分割.在分析了各类语义对象分割技术的利弊后,指出了语义对象分割技术的进一步研究应该结合高层语义信息来扩大其适用范围,并展望了目前刚刚起步的基于视觉关注度的语义对象分割方法.     

"语义单位"说略

句子的语义是一个系统,组成句义系统的语义单位可以从小到大划分为义征、义词、义组和义句.义征规定着义词之间组合的可能性以及组合后的语义关系;义词是语义结构的最小单位;义词和义词之间通过义征匹配关系组成义组;义句是以句子的形式负载一个完整信息的语义单位,是句子语义结构的最大单位.     

Ontology based resolution of semantic conflicts in information integration

Semantic conflict is the conflict caused by using different ways in heterogeneous systems to express the same entity in reality. This prevents information integration from accomplishing semantic coherence. Since ontology helps to solve semantic problems, this area has become a hot topic in information integration. In this paper, we introduce semantic conflict into information integration of heterogeneous applications. We discuss the origins and categories of the conflict. and present an ontology-based schema mapping approach to eliminate semantic conflicts.     

Semantic Extraction for Multi-Enterprise Business Collaboration

Semantic extraction is essential for semantic interoperability in multi-enterprise business collaboration environments.Although many studies on semantic extraction have been carried out,few have focused on how to precisely and effectively extract semantics from multiple heterogeneous data schemas.This paper presents a semi-automatic semantic extraction method based on a neutral representation format(NRF)for acquiring semantics from heterogeneous data schemas.As a unified syntax-independent model,NRF remo...     

复杂相似性图像检索系统体系结构

研究了一种支持复杂相似性查询的图像检索系统体系结构、提出了处理复杂相似性查询的技术,构造出一个高效的图像检索系统。图像的内容由三种特征来定义：可量化的可视化信息特征、非量化描述的语义信息特征和包含更抽象语义信息的关键字特征。用记可以根据上述特征对图像数据库进行各种简单到复杂的查询、利用面向对象的注释描述模型实现图像的高层语义内容索引,利用特征提取方法可以对图像模型中的可视化定量特征建立索引。     

论诗歌语言中的语义蒙太奇

语义蒙太奇是诗歌语言中经常使用的手法。语义蒙太奇通过相似性使不同认知域的事物得以互通,以达到说明解释目标认知域的目的。根据目标域的有无,可以将语义蒙太奇分为目标域显现的语义蒙太奇和目标域潜藏的语义蒙太奇。     

QoS本体在语义Web服务发现中的应用研究

通过分析语义WEB服务、语义功能本体和QoS本体的描述,研究基于QoS的语义WEB服务发现及其相关的问题,建立了面向WEB服务应用的QoS模型,并基于语义WEB服务发现和已经建立的QoS模型提出WEB服务发现框架。最后,给出了实例,建立了这种框架下的语义功能本体和QoS本体。     

A Novel Cross-Media Layered Semantic Mining Model

This paper presents a cross-media semantic mining model （CSMM） based on object semantic. This model obtains object-level semantic information in terms of maximum probability principle. Then semantic templates are trained and constructed with STTS （Semantic Template Training System）, which are taken as the bridge to realize the transition from various low-level media feature to object semantic. Furthermore, we put forward a kind of double layers metadata structure to efficaciously store and manage mined low-level feature and high-level semantic. This model has broad application in lots of domains such as intelligent retrieval engine, medical diagnoses, multimedia design and so on.     

异构网络表示学习方法综述

现实生活中存在的网络大多是包含多种类型节点和边的异构网络,比同构网络融合了更多信息且包含更丰富的语义信息。异构网络表示学习拥有强大的建模能力,可以有效解决异构网络的异质性,并将异构网络中丰富的结构和语义信息嵌入到低维节点表示中,以便于下游任务应用。通过对当前国内外异构网络表示学习方法进行归纳分析,综述了异构网络表示学习方法的研究现状,对比了各类别模型之间的特点,介绍了异构网络表示学习的相关应用,并对异构网络表示学习方法的发展趋势进行了总结与展望,提出今后可在以下方面进行深入探讨:1)避免预先定义元路径,应充分释放模型的自动学习能力;2)设计适用于动态和大规模网络的异构网络表示学习方法。     

基于WordNet的藏文语义词典半自动构建方法研究

语义词典是人工智能、语义网与知识工程等研究领域的热点,它可以支持机器学习、自然语义理解、数据挖掘及机器翻译等技术。文章在藏语独特的文法理论研究基础上,利用对比英文和藏文词之间的语义关系、构建双语大型数据库和制定映射过程中词汇空缺等方法,构建了基于半自动匹配的藏文语义词典。本语义词典既兼容了国际通用的英文WordNet,又保留了藏语的特点,为藏文信息处理提供了重要的数据资源。     

语义单元表示库的半自动构建技术

提出了一种高效的半自动构建语义单元表示库(英汉)的方法.该方法不是使用分词和词性标注等工具,而是直接对组成双语句子的基本字符进行处理,采用语义单元实量匹配和重构语义单元树的算法,对其产生的结果运用规则进行推断,规则独立于其他模块并且可扩充.经人工检查正确的语义单元加入语义单元表示库中.实验表明,该方法能保证结果的正确性,达到实用的水平.     

语义网络求精方法研究

提出语义网络中冗余链接的概念,讨论语义网络求精的意义,提出利用闭包进行语义网络求精的思想并给出具体的算法.     

基于本体的图书检索系统的研究

针对传统图书检索系统只是基于关键字的检索,无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,并设计了语义扩展算法和相似度算法,实现语义分析、语义扩展和相似度计算等功能,建立基于本体的图书信息检索的系统模型．结果表明,该系统能够在一定程度上增强检索系统的语义处理能力,改善传统检索系统的漏检、无效检索和检索结果过于无序和冗杂的缺点,使检索效率得到了改善．     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。