基于叙词表的油田领域本体构建方法

在对比研究现有本体构建方法的基础上, 提出了基于叙词表的油田领域本体构建方法, 该方法可以减少构建本体的工作量, 重点解决了叙词表向本体转化过程中的一些问题, 如概念选择的不确定性, 词间一些不确定关系的表示及关系细化等, 提出了叙词表中“用、代、分、属、参”关系进一步细化的原则, 并给出了如何利用OWL描述语言表示叙词及叙词之间的多种关系, 从而实现了叙词表的OWL描述.     

基于叙词表的领域知识图谱初始种子集自动生成算法

随着认知计算的飞速发展,通用知识图谱的自动构建取得了极大的进步,但在垂直领域由于缺乏本体等语义信息,导致进展缓慢。叙词表广泛分布于各个专业领域且蕴藏着丰富的语义信息,如能对这些语义信息进行合理的提取和利用,必然能在一定程度上帮助领域知识图谱的自动构建。该文提出两个假设,利用假设可以从叙词表内部结构中提取实体类型和关系类型,进而设计了一种基于叙词表的领域知识图谱初始种子集自动生成算法。最后,以地质领域和林业领域的叙词表作为实验对象,采用Bootstrapping算法,利用由叙词表自动生成的初始种子集进行抽取工作,通过对抽取到的结果进行分析,结果表明利用叙词表得到的初始种子集可以取得同人工设计种子比较接近的效果。此外,所提模型具有通用性,为叙词表在构建领域知识图谱中的应用提供了一种新的思路。     

基于政务主题词表的政府信息本体构建及应用

为了构建政府信息领域本体,将其应用于政府信息检索系统中,提高系统的查全率和查准率,提出了利用现有术语丰富的政务主题词表构建政府信息领域本体的方法.该方法以政府信息这个核心概念和其属性为中心,将政务主题词表中的主题词和词间关系有序的转化到本体中,并在此基础上进一步挖掘了领域业务相关的关系,丰富了本体蕴涵的知识.进而将本体应用于政府信息检索系统中,改善了原系统的检索效果,同时也验证了该本体构建方法的有效性.     

叙词表及其管理系统在 CERN 生态学数据资源检索中的应用

为了更好地利用 CERN 数据管理与信息共享系统技术平台为广大科研人员提供 CERN 生态学数据资源服务,CERN 需要不断完善平台性能,其中包括提高用户搜索 CERN 数据资源的效率和可靠性.本文分析了导航式搜索、主题式搜索、关键词搜索等三种不同检索方式的优缺点,着重讨论了在关键词搜索方式中,如何引入叙词表的技术来提高检索结果的查全率、查准率和响应速度.本文介绍了叙词表的概念与 CERN 生态学叙词表的构建方法,以及如何将开源的叙词表管理系统 TemaTres 进行汉化,包括关键词浏览功能、关键词扩展功能、关键词自动填完功能、利用扩展后的关键词去搜索 CERN 生态学数据资源元数据功能的汉化实现过程.通过建设并运行 TemaTres 汉化版叙词表管理信息系统,增强了 CERN 生态学元数据中关键词编撰的可控性和规范性,并且在 CERN 数据资源元数据检索中引入了关键词之间的某些简单的语义关系,比如等级关系、等同关系 (即同义词)、相关关系,从而改善了搜索效率,同时为下一步构建生态学本体打下良好基础.     

基于叙词表的林业信息语义检索模型

随着互联网的快速发展,基于关键词字面匹配的信息检索方式已不能满足人们的需求。叙词表中所包含的语义关系是提高查全率和查准率的重要途径,如果将叙词表控制机制引入当前网络信息检索工具中,必然能在一定程度上提高信息检索的效率。利用叙词表中的词间关系,提出了一种计算叙词间语义相似度的方法,借助查询扩展的思想,设计了一种基于叙词表的林业信息语义检索模型。最后,以林业汉英拉叙词表中两个类目范畴作为实验对象,分别同百度搜索引擎、农业叙词表中所使用的检索方法进行了比较,实验结果表明,提出的检索模型可以更好地利用叙词表来改进传统的基于关键字的检索方式,此外,所提模型是通用的,为叙词表在网络信息系统中的应用提供了一种新的思路。     

战斗机领域本体构建研究

在研究现有本体构建方法的基础上,针对战斗机领域本体的构建需求,分析了战斗机领域本体的构建范围、属性和关系类型等。描述了战斗机领域本体构建的方法和步骤,结合本体重用、基于互信息的本体半自动构建和人工校核的方式,实现对领域本体的快速有效构建。     

军事通信领域本体构建与分析

构建军事通信领域本体主要是用于支持基于领域本体的数据库语义查询.基于本体模型的知识表示技术,概述了军事领域本体的整体结构,分析了军事通信领域本体的特点.对军事通信领域本体的构建方法进行了阐述,详细描述了定义类和类的属性和关系,并根据领域知识中提取公理,说明了领域本体知识进行一致性分析和推理的方法.根据这些方法,采用Stanford大学开发的Prot龟6的本体编辑工具实现了一个军事通信本体模型.对下一步将该本体应用到数据库语义查询的问题,提出了一种解决方案.     

中文叙词表及资料检索计算机系统的设计与分析

本文根据大型新闻资料计算机检索系统对中文检索语言的具体要求,对中文叙词表结构进行了分析,并以抽象代数为工具进行推导,给出了一种叙词表结构的形式化的描述方式。提出可利用叙词表的内在结构关系,将一个大的叙词表(集)划分成若干个彼此独立的小叙词集。提出了一种用于计算机检验叙词表构造正确性的多值关系矩阵算法。文中还研究了中文叙词表的中文处理、建表、正确性判定、词表维护和资料检索等问题。     

OWL本体构建方法的研究

通过分析语义网的特点和对本体构建方法以及本体表示语言的要求,提出了一种新的使用OWL构建本体的方法.该方法分4步详细论述了构建本体的过程,解决了现实领域知识到计算机可以理解的形式化编码的转化问题.最后采用该方法构建食物链本体验证了该方法的有效性.     

基于本体的语义分析过程与方法的研究应用*

为了提高信息化环境下语义分析能力,将本体引入语义分析。通过对典型本体构建方法的比较与综合,形成一种持续优化的本体构建方法,在此基础上进行概念分析、关系推理。进一步对比基于本体的语义分析和其它语义分析方法,指出基于本体的语义分析更具系统性、针对性,推理能力强。最后,将基于本体的语义分析应用到软件缺陷分析系统中。结果表明,它能够集成到原有系统中并有效进行关系推理和冲突识别。     

DW中一种基于本体的语义集成方法研究

文中介绍了数据仓库领域一种基于本体的语义集成方法。首先建立领域本体和数据源的局部本体,然后通过局部本体对应的概念树间的映射算法得到数据源全局本体,再和领域本体映射,得到映射关系。最后通过本体推理,得出隐含的语义关系,用最终的语义关系来指导数据抽取、转换和加载过程,实现数据仓库语义程度上的数据集成。     

基于非结构化数据的本体学习研究

语义Web的创建需要一套共同的标准概念体系,即本体（Ontology）。而现在本体的构造手段仍然是以手工构造为主,效率和准确率都非常低,很容易导致知识获取的瓶颈。近年来,自动创建领域本体可以克服手工方法的不足,成为当前的研究热点之一;本体学习是自动或半自动构建本体的一系列方法和技术。提出了一种利用知网,基于非结构化数据的特定领域概念及其之间关系的提取算法,从军事领域选取4个种子概念：舰、导弹、机和炮,并通过实验测试了该算法。     

基于混合本体方法的集成算法研究

本文提出了一种基于混合本体的集成算法。该方法充分利用了领域知识模型以及局部本体之间存在的语义相关性，从语义匹配的角度探讨了构造新的全局本体的可能。本文还重点讨论了n个局部本体如何构造全局本体的算法；最后介绍了一个本体构造系统，并结合项目给出了具体实例。     

基于领域本体的语义相似度计算研究

本文介绍了有关本体的知识以及在领域本体参照下三种语义相似度的计算模型,并针对这三种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质提出了一种改进的基于领域本体的语义相似度计算模型.该计算模型的基本思想是：以基于距离的计算模型为基础,把概念的信息内容和概念的属性作为两个决策因子.实验结果表明,该方法能够比较准确地反映概
念之间的语义关系,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

优化主题词本体的方法

为了解决利用主题词表构建的本体在描述上过于简单的问题,提出了一种优化主题词本体的框架.对主题词本体进行本体解析,在此基础上,对已有的相似度计算公式进行修改,给出了一种适合主题词本体的综合的相似度计算公式,并制订了优化主题词本体的规则,设计了相应的算法,将优化主题词本体功能发布成了语义Web服务.该方法弥补了主题词本体在描述上的不足,实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

一种基于Web的通用本体学习框架

提出一种通用的多策略本体学习框架,通过对Web上各专业领域文档集进行挖掘来实现本体自动构建。讨论本体学习中本体概念的抽取、概念之间语义关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术,通过实验对算法进行测试和评价。由于集成了多种机器学习算法,该方法在概念抽取和语义关系学习方面具有更高的准确性,采用通用本体WordNet和HowNet作为语料库,可适用于不同的专业领域。通过按需获取Web文档,该方法能实时生成本体。     

基于语义的采油工程领域数据集成系统研究

针对采油工程领域海量、分布、异构的数据源,在构建领域全局语义模型的基础上,提出一套基于语义的采油工程领域数据集成系统(Oil Production Engineering Semantic-based Data Integration System, OPSDS)。该系统通过对领域数据模型进行本体抽取、本体演化、本体合并、约束推理,建立适合采油工程领域的全局语义数据模型,为用户和上层应用程序提供基于语义的数据服务。     

一种基于Mealy!机的语义程序验证方法

语义验证是束缚语义软件和语义程序设计语言发展的问题之一,针对这一问题,在基于语义Web服务的语义程序设计语言SPL及其知识库业务领域本体(BDO)的基础上,提出了一种基于Mealy!机对SPL所编排的业务过程进行语义验证的方法,结合在线外汇交易平台的案例,详细描述了运用该方法进行语义验证的过程。通过案例证明,本方法有助于编写语义正确的语义程序。     

基于本体的异构数据集成方法研究

将本体应用于异构数据集成领域,阐述了如何利用本体技术解决语义异构问题,给出了基于混合本体的异构数据集成架构,并对架构的层次结构及关键技术,包括本体构建、查询处理问题等进行了研究。