语义网的研究与展望

介绍了语义网的相关概念、体系结构及基本构成,阐述了语义网的研究现状及应用范围,总结了未来语义网的基础研究和应用研究的方向,分析了语义网如何能够在网络检索中完成精确、智能检索,并对语义网面临的问题和发展前景进行了描述。     

基于内容图像检索中的"语义鸿沟"问题

目的探讨目前CBIR系统中广泛存在的“语义鸿沟”问题。方法阐述了该问题的表现及产生的实质;从获取图像语义的角度出发,研究和分析了当前针对这一问题的一些处理方法以及存在的问题,并提出了初步的解决思路。结果现阶段在CBIR中应用多层次的相关反馈方法,能够较好地建立和修正图像低层特征与高层语义间的联系,有助于缩小图像检索过程中的“语义鸿沟”,并达到了一定程度语义检索的目的。结论实现真正意义上的基于语义的图像检索,将是解决“语义鸿沟”问题的最有效途径。     

基于语义的信息检索技术应用研究

基于ontology的语义检索技术是建立在语义Web的基础上的.与传统的检索技术相比,这种检索技术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.本文首先介绍了ontology和语义Web的基本概念及如何创建基于ontology的语义Web,然后分析基于ontology语义检索系统的构建步骤及核心技术,最后通过protégé2000简要说明语义检索功能的实现及未来的发展前景.     

基于语义绑定的分层视觉词汇库的图像检索

提出了一种解析复杂图像语义的模型——分层语义模型,给出了解析复杂语义和构造模型的方法.提出了基于分层语义模型的语义绑定的分层视觉词汇库的概念,给出了构造词汇库的具体方法和步骤,同时对词汇库细节问题给出了解决的方法.将提出的分层视觉词汇库应用于基于内容和语义的图像检索中,并给出了构建图像检索系统的方法和检索图像的步骤.该模型在图像检索中可同时满足基于图像内容的检索方式和基于图像语义的检索方式.实验结果表明,该方法比基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征向量的图像检索方法具有更好的性能.     

一种基于自学习的动态语义网络的图像检索方法

基于关键字和基于内容的图像检索是图像检索系统中的两种重要方法.而当今,图像检索系统重点强调在图像检索过程中,高层语义与低层视觉特征的结合.最近,一些研究者在检索周期中采用用户互交,使用上述方法和半自动图像检索的结合,取得了一些成果,但没有自学习的动态语义功能,检索效率不高.论文给出的方法是基于一个分层的语义网络,在图像检索领域能够响应不能的需求,并且根据用户的反馈,执行一个新的动态学习检索过程,可以明显的提高图像检索效率.     

基于多种高级语义特征的图像检索技术

基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间"语义鸿沟"的关键.笔者以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多种高级语义特征的图像检索新方法.该方法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并据此得到低层纹理特征与颜色特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级对象语义.然后结合图像边缘线条方向,利用SVR将线条方向映射为高级语义,以获得图像的线条情感语义.再结合人眼视觉系统感知特性,给出基于全局主要颜色的高级颜色语义.最后根据上述多种高级语义特征进行图像检索.实验结果表明,该方法能够有效地对图像高级语义进行刻画,不仅图像匹配检索效果良好,而且具有稳定的检索性能,其对于缩小低层视觉特征与高级语义概念之间的"语义鸿沟"具有重要意义.     

基于本体的教育资源语义检索系统研究

为提高信息检索的准确率和全面性, 在对语义检索技术和领域本体的构建进行充分研究的基础上, 在网络教育资源的检索工作中应用了本体语义的概念, 提出对用户输入的查询条件进行基于本体的查询扩展算法,设计实现了使用Lucene 对扩展后的查询条件进行检索的语义检索模型。实验结果表明, 该检索模型的综合查全率为81郾5%, 综合查准率为83郾1%, 这两项指标均优于传统的关键字检索方法。     

基于领域本体的文本信息语义检索研究

本文在构建军用飞机领域本体的基础上,尝试基于领域本体的文本信息语义检索研究。重点探讨了基于领域本体的文本信息标注以及查询扩展方法以及知识片段的提取思想,实现了基于语义的文本信息资源的检索功能。     

中文信息的潜在语义分析

潜在语义分析是一种基于潜概念索引的检索技术.文中首先综述了潜在语义分析的理论及方法,并且解释其数学意义;然后通过一个简单示例中文档间、词语间相关度的变化来说明潜在语义分析的作用;最后引入文档自检索矩阵的概念来检验潜在语义分析的检索效果.实验结果进一步说明了潜在语义分析在信息检索领域中有着重要的应用价值.     

基于语义Web的多功能情报信息自适应检索技术

为了解决传统依据关键字、概念和属性值等检索技术没有考虑不同主体中情报信息间的语义关系,无法提供令用户满意的情报检索结果问题,通过语义Web方法研究了多功能情报信息自适应检索技术。设计基于语义Web的多功能情报信息自适应检索模型,检索模型包括人机交互层、知识处理层以及知识存储层。在知识存储层建立本体语义模型。在知识处理层,从检索的多功能情报信息关键词中推断和其语义有关的概念,依据概念有关词汇对原始查询进行扩展,对语义相似度进行计算。在人机交互层,将用户反馈情况看作判断检索结果优劣的衡量因素,依据相似关键词获取相似结果集,按照反馈因子完成对所有相似结果的排序,把排序结果发送给用户,实现多功能情报信息自适应检索。结果表明,所提方法能够同时保证召回率与精度;排序误差率低;检索结果和用户查询结果最相符,检索结果准确,可令用户满意。可见所提方法检索性能强。     

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．     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。     

一种基于近邻半监督聚类算法的图像检索系统研究

为了解决基于内容的图像检索（content-Based Image Retrieval,CBIR）中存在的“语义鸿沟”问题,本文提出了一种CBIR检索模型,在模型中使用了基于近邻传播的半监督聚类算法和语义传播的算法,通过近邻半监督算法对图像库中的图像进行聚类,根据示例图像的视觉特征相似度在对应的聚类图像中进行相似度检索,在检索的结果中根据用户提供的关键字进行关键字标注检索,最后根据用户的反馈,通过语义传播算法对图像库中的图像进行自动语义标注．实验表明丈中的模型是可行的,其检索效果受到反馈次数的影响．     

基于语义检索树的服务动态组合算法

在动态执行环境下自动、高效的选择各类异构的万维网服务并进行有效的组合是语义万维网服务研究的一大热点.本文提出了语义检索树的概念以及构造方法.通过构造语义检索树,对所有注册服务的信息进行有效地组织并支持服务快速语义检索,然后采用归约思想来简化组合流程自动生成.与现有算法相比,本文提出的方法不仅能有效降低服务检索空间,而且在某个原子服务失效时能快速选择替代服务.场景案例及实验结果进一步证明了该方法优于其它同类算法.     

简单贝叶斯网络的遥感图像检索

基于内容的图像检索技术是访问大型遥感图像数据库的关键技术．然而,低级特征和高级语义概念间的语义鸿沟很大程度上限制了检索的性能．因此,研究了使用简单贝叶斯网络从分割图像区域的颜色纹理特征中推断出图像的语义概念．该语义概念指的是卫星图像中的各种地表类型如森林、岩石、水域等．实验表明,论文提出的方法获得了较高的准确率和较低的响应时间．     

基于本体的信息检索系统模型

针对基于关键字的传统查询方法存在的不足,提出一种面向语义查询的信息检索模型.该模型将信息检索方法与语义Web技术相结合,通过基于本体的知识库实现用户对文档库的语义查询;同时,综合考虑语义检索和关键字检索两种情况,提出一种相似度计算方法,有效地满足了用户对Web信息资源的要求,并为以后的语义检索研究奠定了理论基础.     

基于概念语义空间的联想检索

为了快速准确地满足用户提出的检索需要,在大量的文本文件中检索出用户真正所需的信息,首先在文本的概念空间上建立了概念语义空间并以此为基础建立了一个具有联想功能的索引系统,其次运用大型语义词典为用户提供了一个智能检索接口,该接口能主动分析使用者输入的关键词,并确定使用者的实际检索需求,这种检索系统能够大大提高用户的检索效率和准确度。     

人眼特征提取技术研究综述

基于语义的图像检索是目前人脸图像检索领域研究发展的新趋势,所谓语义化人脸图像检索,通常是指根据待检索人脸图像的特征,去语义数据库中搜索最为匹配的人脸图像的过程,眼睛是人脸部特征的重要组成部分,眼睛的检测对于人脸信息的处理具有重要的意义;当前学术领域关于眼部特征提取的研究有很多,目前还没有一种眼部特征提取技术是公认快速有效的,主要讨论了人眼特征提取技术的一些主要方法,对现有的人眼定位,人眼区域分割,人眼特征提取的方法进行分析和讨论;最后对基于眼部特征语义化图像检索的发展和应用做一个简单的展望。     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1.….K wk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足.     

基于语义技术网络信息检索的研究

提出将Ontology融合到信息检索技术中,实现快速、准确的信息检索.实践证明,建立在语义web基础上的Ontology语义检索技术,比传统的检索提高了检索的准确率,缩小了搜索范围和减少冗余.通过仿真实验表明:基于本体库的语义信息检索效果良好.