基于Ontology的数字图书馆知识管理系统的设计与实现

在总结Ontology构建知识管理系统四个方面优势的基础上，阐述了基于Ontology的数字图书馆知识管理系统的总体架构和各主要模块的设计思路；然后，重点叙述了如何采用HP公司的Jena开发包实现系统的各个模块，并给出了系统实现中的主要技术要点。最后，指出了系统的不足和后续的研发工作。     

基于Ontology的数字图书馆知识管理系统设计与实现*

在总结Ontology构建知识管理系统四个方面优势的基础上，阐述了基于Ontology的数字图书馆知识管理系统的总体架构和各主要模块的设计思路；然后，重点叙述了如何采用HP公司的Jena开发包实现系统的各个模块，并给出了系统实现中的主要技术要点。最后，指出了系统的不足和后续的研发工作。     

Ontology在数字图书馆领域中的应用与研究综述

Ontology作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具，是知识工程及其相关领域的研究热点之一，在数字图书馆领域也得到了相当广泛的关注。本文简要介绍了OntologY在数字图书馆领域的研究和应用现状，包括Ontology与叙词表、分类法、知识库、元数据的关系，Ontology构建方法以及Ontology在数字图书馆领域的应用等。     

中医药本体构建研究

利用自然语言处理(NLP)理论和技术方法对中医药领域中已有的公认领域知识进行了重构与利用,在成功实现了中医药学知识描述体系的自动构建与获取的基础上,利用领域专家知识,实现了受限文本的Ontology自学习机制,并对领域本体的进化进行了有益的探索,有效地解决了Ontology研究的瓶颈问题,从而为中医药知识的挖掘与利用奠定了数据基础。从目前看来,这是一种较为理想、实用的方法,为专业领域Ontology的自动构建提供了理论依据及技术支持。     

当前知识抽取的主要技术方法解析*

 对MnM、KIM、Text2Onto、Amilcare、Melita等具有知识抽取功能的系统所应用的技术方法进行解析。提出在当前知识抽取技术中,机器学习和自然语言分析两大思路各自得到较大发展,并且在相互融合、相互借鉴中受益。在基于机器学习的知识抽取方面,出现以自适应信息抽取（Adaptive IE）、开放信息抽取（Open IE）为代表的新思路,并且有向自动本体学习（Ontology Learning）方向发展的趋势;在基于自然语言分析的知识抽取方面,基于模式标注、语义标注的方法得到广泛关注和进一步完善,并且有向基于Ontology的信息抽取（OBIE）方向发展的趋势。此外,为减少Ontology建设成本,让人们可以利用简单的自然语言构建Ontology,基于受控语言的信息抽取（CLIE）技术也得到一定的关注。     

领域ONTOLOGY概念描述体系构建方法探析

通过对Ontology构建研究存在的问题,以及与传统信息组织方式之间的关系进行详细分析的基础上,吸取笔者在具体构建过程中的经验教训,对构建领域Ontology概念描述体系的有效方法与途径进行了深入探讨,并在提出解决方案的同时,着重探讨了已有公认领域知识以及领域专家有效参与这两个快速构建领域Ontology概念描述体系必备条件的实现途径与方法。     

疾病/诊断领域数字资源整合智能检索系统的设计框架*

主要介绍“疾病/诊断领域数字资源整合智能检索系统”的项目设计与实现，通过疾病/诊断领域的实用知识分类系统Ontology的构建和应用，为智能和整合检索提供知识描述和组织基础，通过用户研究和典型任务分析，介绍面向智能检索服务的信息可视化在用户界面设计中的应用。     

大型Ontology构建工具KAON的使用和评价

分析了大型Ontology构建工具KAON的工作原理和基本功能，分别介绍了其对Ontology的文件处理、内容编辑和功能设置等功能，同时给出相应的使用评价和体会，文章的目的是通过推荐使用KAON，促进我国图书情报领域对Ontology构建的关注和研究，示范本体论的构建方法。     

面向Ontology适应性的知识发现模型研究

文章从Ontology和文献知识发现出发,在整理现有Ontology系统的基础上,分析了其存在的问题,针对问题中关键的适应性问题,提出了分层的面向Ontology的知识发现模型。该模型将整个Ontology系统分成5个层次,以适应不停变化的世界需要。文章最后提出了与模型相关的尚未进行研究的问题。     

利用词语共现进行Ontology的概念获取

作为大规模的语义知识资源库，Ontology在信息处理中具有重要的作用。但是，如何有效地构建Ontology却是一个重要的问题。对于自动构建Ontology的过程来说，首要的问题就是如何获取领域概念。本文尝试了一种利用词语共现获取领域概念的方法，用于支持领域Ontology的构建。该方法首先通过人工领域分析，获得起始领域概念，然后利用起始概念从语料库中抽取共现的概念，从而获取相关的概念知识。同时，本文以1998年1月份的人民日报语料库为语料，针对外交和体育两个领域，尝试从中提取相关的概念，从而检验利用词语共现获取领域概念的实际效果。     

专利情报动态网络监测获取系统的设计与实现

专利情报监测和获取对专利情报分析非常重要.本文通过调研当前市场上一些专利情报系统,针对这些系统存在的缺点和不足,提出一个能够从网络上实时动态进行专利监测和获取的专利情报系统.系统采用自然语言的问句查询方式,实现不同语言形式和不同语言格式的检索,并通过在线翻译技术和本体WordNet等技术进行扩展查询,实现了一定的语义搜索功能,能对专利情报进行基于语义分析的监测和获取.文章首先介绍了自然语言查询的实现方法;然后,对专利搜索引擎的功能实现作了详细的说明;最后,通过实验对系统实现的效果进行了详细测试和分析,并验证了该系统设计方法的可靠性和可行性.     

基于学科体系的OWL知识表示

研究开发一个基于语义Web的教研辅助系统平台，提出以教育部颁发的《普通高等学校本科专业目录》中设立的学科体系为知识框架，以Web本体语言OWL为表示语言的知识表示方法，将知识资源分为13类，并对不同类型知识的表示加以区别。给出一个实例简单说明这种表示方法的具体实现。     

国内外主要本体库比较分析研究

介绍4种国内外主要的通用本体库WordNet、DBpedia、Cyc、HowNet和两个比较成功的专业领域本体库生物医学和企业领域本体库,从描述语言、存储方式、查询语言、构建平台和应用领域5个方面分别对4种通用本体库和领域本体库进行比较分析,为国内外学者在本体库及其应用研究方面提供帮助。     

本体在汉英机器翻译中的应用研究

介绍本体作为知识工程领域的一种新方法被引入到汉英机器翻译的研究中,用来协助机器翻译中对自然语言语义的理解和计算;指出本体为源语言与目标语言的词汇提供中性化、形式化的表达,其概念语义网络为自然语言的歧义消除提供世界知识、语义空间,本体工具本身所具有的推理功能也使机器翻译的语义处理更为便捷,本体已逐渐成为语义处理的新的理论基础及工具。     

WordNet与SUMO本体之间的映射机制研究

针对本体概念与自然语言词汇之间存在普遍性与特殊性的矛盾,以WordNet同义词典和SUMO本体为研究对象,对两者进行简要概述,详细分析两者之间的映射动机,提出自然语言词汇、WordNet同义集和SUMO本体概念之间的映射模型,并深入分析WordNet同义集与SUMO本体概念之间的映射实例、映射效果及应用。希望藉此更好地利用WordNet同义词典与SUMO本体概念之间的映射关系去解决本体概念与自然语言词汇之间的矛盾,促进本体更广泛地应用于智能检索、语义分类、数据挖掘等领域。     

从RDF(S)到OWL,什么在改变之中?

作为一种Ontology描述语言，需要具有丰富的语义表达能力、精确的语义表述性能和有效的可计算性。鉴于RDFS语义表达能力的有限，OWL借鉴了DAML，OIL和DAML OIL的经验，在RDFS的基础之上，通过增加语言构成要素，扩充了RDFS的语义表达能力，并且提高了语义表述的精确性，然而随之而来的是计算复杂性和推理难度的增加，有效可计算性的降低。描述逻辑的存在为OWL语言的设计打下了重要的基础，使OWL能够在表达能力和可计算性之间找到平衡。     

基于流通数据挖掘的读者阅读兴趣本体模型构建

从检索图书馆读者借阅记录入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和聚类分析,并依据获得的借阅兴趣类目构建读者阅读兴趣本体模型。使用SWRL规则描述语言构造推理规则,在Jess推理引擎中进行推理,实现读者阅读兴趣本体模型的动态更新。通过程序测试表明：挖掘流通数据、建立读者阅读兴趣本体模型、利用关系数据库数据和推理方法动态更新本体,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法。     

基于课程体系的OWL知识表示方法研究

研究开发了一个基于语义Web的教研辅助系统平台，就该平台的知识表示方法问题进行了探讨。提出应用Web本体语言OWL作为表示语言，基于课程体系并按照课程的内容进行知识表示的方法。并以数据结构的知识为例，说明了这种表示方法的具体实现。该知识表示方法适用于各种数字化知识的表示。     

当前主要本体推理工具的比较分析与研究*

通过对当前一些主流本体推理机详细的分析研究，得出本体推理机的一般系统结构，在介绍三个典型的推理机系统（Pellet, Racer, FaCT++）后，从系统功能，用户和开发者三个不同角度设计并实现一套比较不同本体推理机的测试方案，实验证明测试方案是可行有效的，最后总结当前本体推理机存在的一些问题和未来发展趋势。