基于领域本体概念划分的语义标注方法

对当前的基于领域本体的语义标注方法进行了说明和分析,提出了基于领域本体概念划分的语义标注方法.该方法将领域本体中的概念分为特有概念和普通概念,先用一般的领域本体标注算法计算特征词的权值,再对普通概念特征词的权值进行调整,最后结合水稻领域进行试验.实验表明,该方法在保证查全率的基础上,提高了普通概念特征词的查准率.     

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配,而没有利用数据之间的语义关系进行匹配,导致查询效果往往都不太令人满意。为了改善查询效果,结合本体概念,提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法,把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。实例分析表明,扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。     

基于本体的多无人机系统语义互操作方法

引入基于领域本体的语义模型形式化建模方法,提出了多无人机交互描述的语义描述模型方法和交互配置的语义增强方法.设计了无人机本体UAV O和服务描述本体UAV OS,在OWL S（Ontology Web Language for Services）基础上扩展服务动态特性等的描述,可以为服务质量、服务状态和服务关系提供语义描述;扩展了对多无人机任务和动态配置、组合所需控制结构等的描述.为了实现多无人机应用配置的自动化和动态性,基于本体的语义增强方法可以用于配置管理,在匹配中引入高层次的语义增强匹配,对多无人机交互配置处理进行语义增强.在无人机综合仿真环境中进行了验证,结果表明,提出的基于本体的语义互操作方法能有效地支持多无人机应用交互和集成.     

一个基于本体的语义检索方法

提出一个基于本体的语义检索方法,利用领域本体知识对各类资源进行语义标注.把用户查询转化为形式化的SPARQL检索描述,再把执行查询后的结果扩展到相关的标注资源.     

基于本体的文档语义标注改进方法

在领域本体知识的语义环境和资源文档结构基础上,提出一种文档语义标注改进方法,分析、计算标签一文档的词频相关性和语义环境在局部窗口的共现性,实现对各类文档资源的语义标注.该方法首先提取出文档资源的纯文本内容,并分解出子句、句和段落集合.然后,对于每个具体的领域知识项,在本体知识库中寻找其语义环境信息.最后,按照7条相关度规则,分别计算出这些信息与分解后文档内容的相关度,从而完成整个文档库内和知识库内的综合计算,得到该项知识与文档资源的最终相关度.卖验结果显示,该方法能够依据领域本体,有效地对互联网中大量以网页等形式存在的多种类文档知识资源进行自动语义标注.     

基于综合语义度量的本体映射方法

在分析现有本体映射技术的基础上,采用基于本体图结构和启发式规则的本体映射方法实现了本体间一对一映射,最后通过选取实验对象进行测试,证明了本映射机制的可行性.     

基于关联规则和语义规则的本体概念提取研究

为解决基于非结构化文本的中文领域本体概念提取效率和准确率不理想的问题, 提出了一种基于关联规则和语义规则的领域本体概念提取方法。利用领域一致性和相关性检查以及关联规则分别获取候选概念和关系集合, 计算候选概念在领域术语关系中的深度和广度, 利用深度和广度信息反馈概念隶属度的思想, 定量分析术语与领域的隶属程度, 进行本体概念的领域隶属度检查, 完成领域本体概念的提取。实验结果表明, 该方法提高了领域本体概念的提取效率和准确率, 具有可行性和合理性, 领域本体概念的提取准确率提高了12%左右。     

基于语义距离的领域本体概念相似度研究

简要介绍了本体的概念及其分类,在提出的基于语义距离的领域本体概念相似度计算方法中,充分考虑了影响语义距离计算的四大因素,还考虑了概念相似度计算的非对称性,能够较真实地反映概念之间的语义关系.     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

语义Web中本体构建的方法

通过分析语义Web的层次结构,指出本体在其中的核心作用.提出了基于统一建模语言类图可视化地表达本体并基于Web本体语言构建本体的方法,给出转换过程中的一些启发式规则;从一致性和结构合理性等方面给出了本体的评价准则;采用该方法有效地构建了选课本体,为语义Web中基于本体的知识表示和规则推理提供了切实可行的方法.     

一种新的本体的概念语义相似度计算方法

提出了一种新的语义相似度计算方法。该算法结合了被评估概念的高度、路径长度和公共细化度（specificity）;改进了基于路径的语义相似度算法,利用本体结构,引入基于信息量算法的思想,使得新算法能够获取更多的语义信息,同时又不需要对于文本数据进行预处理;考虑本体中簇的粒度对本体的相似度计算有一定影响,在公式中添加概念在本体中的高度信息,达到低层次的概念间共享的信息要比高层次的概念间共享的信息更多。为了评估所提出的新方法,在实验中,用标准的生物医学系统命名法－临床术语（systematized nomenclature of medicine-clinical terms,SNOMED CT）作为输入本体,用已标注好的概念对集合作为数据集。实验结果表明,所提出的方法不仅保留了基于路径算法的简洁性,还优于现有语义相似度算法,证明了所提出方法的有效性。     

基于MapReduce计算框架的文档领域本体模型构建

针对传统文档表示模型中语义关系缺失、特征词权重计算单一及海量数据的实时处理等问题,基于领域本体概念间的语义关系,结合MapReduce框架,提出一种特征权重自适应增强的文档领域本体模型(EAS-VSM)构建算法。该算法通过构造概念语义关系矩阵,将领域本体中概念之间的语义关系增强至每一个概念特征词中,从而实现概念特征词权重的自适应增强。实验结果显示,算法的加速比和可扩展性两项指标与数据规模呈明显的线性关系,证实模型的并行算法性能良好,且相较于传统的VSM和LSA模型,EAS-VSM模型计算的结果与专家经验更为接近,更能反映文档间的相似程度。     

基于领域本体的自动化语义标注方法的研究

介绍了语义网,本体以及语义标注的基本概念,对现有的语义标注方法以及技术进行了说明和分析.针对目前互联网上含有大量语义信息的HTML文档,提出了一种自动化的语义标注的方法.该方法对HTML文档进行结构分析,并参照词汇数据库Hownet和领域本体对文档进行语义分析,找出文档对应的语义分类树,给文档加上语义标签.以电子消费品领域的HTML文档为实验对象,实验结果证明了该方法具有一定的可行性.     

基于本体的中国画建模及检索研究

中国画作品的电子化是当前中国画艺术传播的主要趋势,如何对电子化的中国画图像建模才能有效索引和检索就成为了一个挑战性问题。本体是很好的语义建模工具,能很好地解决这个问题。首先对中国画的特点进行了细致的分析,接着针对中国画的特点详细地论述了构建本体模型的过程,包括如何选择CRM本体中合适的属性以及将它们扩展到特定的中国画领域;最后,提出了基于本体的检索框架,并基于此框架进行图像的标注和检索。     

基于领域本体的语义相似度计算方法研究

介绍了本体的相关知识和3种不同的领域本体语义相似度算法,针对这3种算法的视角和优缺点提出了改进的基于领域本体的语义相似度计算方法。该方法综合考虑语义距离、概念特征和信息量中多种语义相似度计算影响因素,较真实地反映了概念间的语义关系。     

基于本体的语义数据融合方法

针对网格中语义数据的按需访问问题,提出了基于本体的语义数据融合方法OSDF.该方法以数据对象为基本元素,利用数据对象和领域本体之间的映射关系来表达数据对象的语义,使用嵌套关系模型来表达数据对象的模式信息,通过把一个网格节点中集成的所有数据对象作为下一个节点的数据对象来实现数据资源由粗到细的融合.文中定义了OSDF的语义模型,给出了虚拟数据库的查询执行过程和算法,为使用者提供了具有语义支持、服务质量保障的数据访问服务.原型系统验证了OSDF的正确性和可行性.     

基于领域本体的概念格语义匹配

本体作为语义网的重要工具,是对共享概念模型的形式化规范说明.领域本体更是说明了一个领域特定的概念定义和概念之间的关系,提供该领域中发生的活动以及该领域的主要理论和基本原理等.提出了一种基于领域本体的概念格语义匹配方法,以提高匹配的精确度.     

基于本体与MPEG-7视频语义描述模型

运用本体论原理,结合MPEG-7的视频特征描述接口以及视频语义信息的层次结构,建立一个基于MPEG-7的视频语义信息模型.利用RDFS和OWL强大的语义描述能力以及自扩展机制来描述这个模型的组织结构,克服了MPEG-7的XML schema 不能有效表达视频语义信息的缺点,从而能够在模型的基础上建立有效的语义推理引擎．     

基于地名本体的加权语义相关度算法研究

针对现有地理数据空间检索方法以简单字面匹配为核心、缺乏推理能力等问题,根据地理信息科学中的空间拓扑理论,提出一种基于地名本体的加权相关度算法.该算法考虑到不同的空间拓扑关系在语义检索应用中的重要程度不同,从而赋予地理空间本体关系不同的权值,并体现了其与语义距离的反比关系.通过地名本体实例验证,表明经加权后的语义相关度算法在语义检索应用中可以达到更好的检索效果.     

基于本体的服装领域语义web检索方法

针对服装电子商务领域用户的语义查询需求,依据国内外相关标准,建立了服装分类本体模型.在此基础上给出了语义web检索系统框架,设计并实现了查询信息的语义检索,包括同义词检索、实例查询、细化查询、联想查询、智能推理等功能.实验表明,基于本体的语义检索系统具有较好的查全率和查准率,实现智能查询.