基于LDA的领域本体概念获取方法研究

针对民航突发事件应急管理领域本体的自动更新问题,提出了基于LDA的领域本体概念获取方法。以文本信息作为数据源,采用NLPIR自适应分词与过滤方法获取候选术语集,设计了领域本体的LDA主题模型,通过吉布斯采样进行LDA模型训练与主题推断,实现了领域本体核心概念的相关术语提取;基于LDA主题概率分布研究了语义关系识别规则的构建方法,给出了概念及其相关术语语义关系的识别与实现过程。实验效果表明,该方法可以有效解决大规模领域本体概念的自动更新问题,为大数据环境下民航突发事件跨媒体信息的共享与推理提供了良好的数据支持。     

基于循环的领域本体构建方法

本体逐渐成为知识组织的热点研究领域.领域本体的构建作为本体研究的重要基石,还有很多关键技术值得探索.总结现有构建技术存在的问题,提出一种基于循环的领域本体的构建方法,核心思想是在循环中产生螺旋增量,使领域本体构建成为一个不断完善的迭代过程.通过构建渔业领域本体检验具有一定的实用性.     

领域本体构建方法研究

本文分析了当前领域本体建设中存在的问题,介绍了一些领域本体建设的一般方法,并对其中一些关键的技术作了介绍。但是,目前领域本体的创建还缺乏系统的、针对所有领域的、工程化的方法。本文通过借鉴其他领域本体的构建方法,提出了一种适合于任何领域的工程化的领域本体构建方法。     

基于领域本体的概念语义相似度计算研究

通过对领域本体参照下传统概念的3种语义相似度的计算模型研究,针对这3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概念语义相似度计算模型.实验结果表明,该计算模型通过定量的分析利用本体构词所描述的概念、特性之间的相似度,可以指导基于领域知识本体的语义查询中概念集扩充和查询结果排序,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

改进的领域本体概念语义相似度计算方法

基于领域本体的树状层次结构,从路径距离、语义重合度、语义深度、语义密度和概念属性几个角度讨论并优化了领域本体概念语义相似度的计算方法。该方法在聚焦爬虫网页分析中的成功应用,充分验证了它对概念语义相似度进行量化的准确性。     

利用领域本体概念关系的混合信息检索方法*

利用领域本体概念关系实现语义检索,当没有可用的本体知识时,按传统关键词匹配完成检索.这种基于领域本体的混合信息检索模型融合关键词检索和语义检索的优势,弥补各自的不足,以改善检索性能.将其应用于计算机网络领域,将基于领域本体的混合信息检索模型与传统的关键词检索模型进行对比实验,结果表明混合模型的平均查准率得到了提高,验证...     

基于本体的领域分析

软件复用被认为是改善软件质量和提高软件生产力最有希望的技术。为了支持复用，软件开发过程必须考虑两个方面的问题：为复用开发和用复用开发。本体逐渐成为构建信息系统、提供知识共享和复用的重要机制。领域分析是软件复用工程中最重要的工作。本课题利用本体的概念．讨论了领域分析技术中的领域本体的概念、领域本体的形式化描述，本体模型的UML表达，并给出基于本体的领域分析过程．以期对软件复用工程的领域分析过程有所改进。     

基于领域本体的语义标注方法研究

介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础.     

基于Web构造领域本体方法的研究

利用Web资源完成本体构造方法的研究。不仅会缩短本体的构造周期，而且还会扩大本体的应用范围．但由于基于Web的数据提取、知识获取比较困难，与实际应用相比还有一定的距离．该文分析了基于Web本体构造数据源的动态、海量、异质、变化、开放性等特点，本体构造的基础问题——形式化表示方法，总结了本体构造的关键技术及技术难点．初步设计了一个系统结构，为实现基于Web领域本体构造方法提供了一个框架性的思路．     

领域本体建模方法研究

介绍了本体的建模准则,详细分析了现有的本体建模方法,在现有的领域本体构建模式的基础上,通过借鉴其它本体的建立模式,提出了一种新的领域本体建模方法.该方法具有很强的逻辑性和可操作性,可被一些领域本体在建立时采用,所述方法用于构建高校教师本体过程中时效果非常好,体现出了该方法符合人类思维和高度可操作性的特点.     

基于领域本体的文本分类方法

基于本体的文本分类方法未考虑本体概念自身所含有的信息量及忽略本体推理功能。为此,以旅游领域为背景,提出一种基于领域本体的文本分类方法。该方法采用本体自身结构作为分类标准,通过计算特征项和本体概念间的语义关联度及结合本体的推理功能,将文本划分到合适的本体概念下作为概念的实例。实验结果证明,与传统方法相比,该方法的分类方法F1值至少提高8.7%。     

领域本体的概念相似度计算

随着本体在信息检索、人工智能等领域的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为了本体研究的一大热点。当前领域本体中概念相似度的研究主要是利用概念的上下位关系进行计算,但这并没有完整反映出概念的语义信息。论文提出的算法将概念相似度计算分为两层,一层是概念语义初始相似度层,其主要利用概念之间的距离来计算概念的初始相似度。另一层是概念非上下位关系相似度层,其在概念初始相似度的基础上,计算概念通过非上下位关系体现出的相似度。最后通过综合计算,得到领域本体中概念的实际相似度。实验证明,该方法充分利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。     

信息抽取中领域本体建模方法研究

近几年来,本体作为一种知识重用、知识共享和建模的重要工具,尤其是领域本体,在信息抽取系统中扮演着越来越重要的角色。但是,目前领域本体的创建还缺乏系统的、工程化的方法。首先介绍了本体的概念及本体的建模准则,然后分析了现有的几种常见的本体建模方法,并通过对比分析各种方法的优缺点,再结合信息抽取的原理以及软件工程的思想,提出了一种新的领域本体的建模方法。该方法具有很强的逻辑性和可操作性,可被一些领域本体在建立时采用。     

一种基于领域本体的新术语扩充方法

提出一种基于领域本体的新术语扩充方法。结合传统基于统计和基于规则的方法,计算词语在文档中的影响程度,使用领域本体体现领域知识,通过在文档中识别出本体中概念计算文档及词语的领域相关度,获得术语候选项的推荐排序,对术语候选项结果进行优化。实验结果证明了该方法的有效性和可行性。     

基于本体的领域文档主题抽取方法研究

为了使抽取的主题词更能反映领域文档的内容,提出一种基于本体的领域文档主题抽取方法。该方法利用领域文档的特点,使用领域本体对文档词汇集进行过滤,排除非领域高频词汇的干扰并降低文档词汇集维度,从而提高算法效率和抽取质量;利用同/近义词典对文档候选主题词及其权重进行合并,降低同/近义词对抽取结果的影响,使得结果更加全面准确。实验表明,该方法具有较高的正确率和召回率。     

民航突发事件领域本体关系提取方法的研究

针对民航突发事件领域本体关系抽取准确率低的问题,提出了一种结合注意力机制与双向门控循环单元(BiGRU)的关系抽取模型。首先查询预先训练的词向量矩阵,将文本中每个词语映射为向量表示;其次构建BiGRU,得到词语序列的上下文语义信息;然后在词语层面和句子层面分别引入注意力机制,为表达语义关系更重要的词语和句子分配更大的权重;最后进行模型的训练与优化。将该模型应用在民航突发事件领域本体的关系提取中,实验结果表明该模型相较于其他方法具有更好的提取效果,验证了该模型的有效性,为民航突发事件领域本体关系的自动获取提供了新的方法支持。     

一种基于领域本体的用户建模方法

针对当前大多数个性化服务系统的不足,以旅游领域为背景,提出了一种新的基于本体的用户模型构建方法,利用领域本体中的概念、实例和属性描述用户兴趣特征,实现了在语义层次上理解用户兴趣。实验表明,该方法能有效提高用户模型的质量。     

基于OWL的双语领域本体构建方法研究

随着在万维网上进行多语种语义查询要求的提高,多语言本体的研究逐渐成为热点,但是专业领域多语言本体的研究还相对较少。在对现有多语言本体构建方法的分析比较基础上,设计了两种基于OWL的、面向计算机软件工程专业领域知识的、汉英双语领域本体的构建方法,并进一步研究了基于上述两种方法的概念间相似度的计算方法,并且利用以上两种方法,以软件工程中UML知识为来源,建立了一个实验性双语领域本体。该方法在概念映射方面改进了原有方法无法有效地实现概念映射的缺陷,在多语种概念映射方面具有比较好的效果。     

基于本体的领域知识搜索研究

对当前互联网的搜索引擎中无法准确、高效地返回用户真正所需的数据信息等缺点进行分析,利用本体构建领域知识库和本体推理机等方法,设计实现了一个基于本体的领域知识检索系统模型。用户通过对用户本体的选择,可得到相关的目标本体,继续对其追踪,通过本体推理,搜索引擎能准确地搜索到用户所关心的本领域内的相关知识。讨论了该系统结构中各个模块的功能和该系统的特点。