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随着语义网络技术的发展,本体不一致性问题成为本体联盟中的研究热点之一.其中基于模型诊断技术的本体不一致性处理方法,在结构化知识描述领域中得到了大量应用.局部诊断技术通过收缩问题域的方法来提高不一致性问题求解效率,但它基本上是一种基于“正确性推断”的假设.本文在研究过程中提出无辜诊断技术,与传统的局部诊断相比,这种方法更加有效. 相似文献
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基于语义的自动文摘方法能解决自动文摘处理中语言复杂性问题,在克服领域局限性的同时从本质上提高文摘的质量.常用语义模型包括统计主题模型扣语义知识模型.基于语义的自动文摘是对传统文摘技术基于语义模型的扩充,在自动文摘的预处理、文档转换、文档候选片段提取和文摘生成4个基本过程中使用各种语义分析方法. 相似文献
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分析本体、本体描述语言、Jena推理机制,研究并实现基于本体推理过程的方法.对RDF本体模型的推理是重点.RDF以三元组模型描述网络资源.首先利用知识本体对应用领域建立语义模型,得到领域相关的知识结构,然后添加领域资源的RDF描述.领域知识结构和RDF描述结合在一起形成知识库,再根据RDF蕴涵规则进行有限形式的推理.建立了旅馆、饭店领域的RDF模型,并藉此模型进行推理. 相似文献
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提出了一种改进候选相似概念集选取方法,滤除了没有计算意义的概念.进而根据本体中概念的特点和信息内容提出了一种改进概念相似度计算方法,最后使优化本体能够迁移学习.实验结果证明了该方法对概念相似度的计算有效,本体能够成功迁移学习. 相似文献
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交通信息融合技术已成为智能交通系统中研究热点,它对于城市交通综合管理、交通预案应急联动以及数字城市建设有着十分重要的意义. 采用本体技术和语义逻辑代数方法,
对多源异构的城市交通信息的统一表示、融合等问题进行了深入探索. 通过城市交通本体建立静态和动态的城市交通信息的统一语义模型,并定义本体在语义层面上的融合规约和代数操作,以实现城市交通信息融合在语义上的完备性和一致性. 在城市交通信息集成中增加语义融合功能,对降低交通信息集成的数据量,提升集成后交通信息的查询和分析效率及准确性都有较大帮助,在实践应用中也体现了一定的效果. 相似文献
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针对本体复杂上下文关系,考虑不同输入模式,构建通用环境下的本体解析图描述。在结合本体结构基础上,建立多层本体结构图描述关系;引入上下文关联的相似度传播建立结构传播因子和实例传播算法;引入快速匹配算法用于本体的快速映射;最终提出一种复合本体映射策略,利用重用迭代得到本体的映射结果。最后通过算法复杂度的分析和一些对比测试证明了策略的可行性和有效性。 相似文献
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现有的科技奖励检索都是基于关键词的匹配,忽略了对用户查询的语义理解。针对传统信息检索存在的问题以及结合当前面向实际应用的基于本体的语义检索的特点,提出一种关联多本体的科技奖励检索方法。通过对科技奖励项目的领域本体构建,对概念相似度计算方法的改进及关联多本体概念,使扩展词语更能表达用户检索意图。实验结果表明,该方法对比传统查询检索和单独本体扩展检索获得了更好的召回率和准确率。 相似文献