共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
语义网环境下,信息用户以网络为主要获取渠道,传统叙词表亟须做出相应的改变.文章分析了基于本体模式的网络叙词表构建,提出网络叙词表的发展将大范围地发布为关联数据,实现知识组织体系与资源的自动关联,进行语义检索,网络叙词表的集成与分解有助于实现基于专题或领域的术语服务等. 相似文献
3.
叙词表是图书情报和信息管理领域传统的信息组织方式,而语义网的核心之一本体是一种新的信息组织方式。OWL是W3C推荐的语义网本体的描述语言标准。研究叙词表和OWL,提出了用OWL表示和描述现有的叙词表的方法,为基于叙词表来构建本体奠定了基础。 相似文献
4.
一种基于本体的叙词语义描述方法 总被引：2，自引：0，他引：2
本体技术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，在数字图书馆得到了广泛的关注；利用叙词表构建本体也已成为数字图书馆领域研究的热点之一。本文根据《中国分类主题词表》的分类与编排方法，讨论了叙词表的语义关系，针对叙词表的缺陷，给出了基于叙词的本体描述方法，并且提供了基于本体的多义词、同义词、惯用词等的处理。 相似文献
5.
基于航天叙词表的领域本体半自动化构建研究 总被引：2，自引：0，他引：2
文章在基于叙词表的本体构建方法基础上,从该方法本体构建现状研究入手,针对基于叙词表向领域本体转化的一系列问题,如叙词表词间一些不确定关系表示,构建过程的OWL关系表示的细化以及叙词表转化为本体后的维护扩展等,对本体和叙词表的相关知识进行论述,并利用OWL语言来表示和描述叙词表的叙词及词间的相关关系,提出从叙词表向本体转化的理论实践方法。 相似文献
6.
本文对叙词表向本体的转换做了综合性的讨论,并提出了一种基于概念的叙词表转换方法,从而实现叙词表的RDF/OWL描述。 相似文献
7.
【目的/意义】突发事件新闻具有连续性特征,现存的语义模型无法很好地表示这一特征,通过构建突发事
件新闻语义模型可以实现对这些连续性信息的深层次语义描述和利用。【方法/过程】本文根据由表及里的建模思
维,构建了一个突发事件新闻深层次语义描述本体模型。该模型分为元数据和内容语义两部分,内容语义部分以
事件为起点、以连续性情景和动作为核心。在对突发事件新闻案例进行语义描述的基础上,实现了语义检索、语义
推理、语义数据可视化分析等应用。【结果/结论】通过语义标注和应用实验,验证了该模型的可用性。【创新/局限】本
文提出的突发事件新闻本体模型,较好地解决了突发事件新闻连续性信息的语义标注问题。 相似文献
8.
本文分析叙词表、分类法与分布式本体概念的内涵与外延及各自的属性，探讨了三者相互关系，在此基础上提出了建立基于叙词表、分类法与分布式本体模型的设想。这种分布式本体是在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具。通过对这种分布式本体的机理与实现方法的分析与总结得出结论：基于叙词表、分类法构建的分布式本体是在分布异构的网络环境下探索知识发现、知识组织、知识检索、知识服务的有效途径，是智能网络服务的必然归宿。 相似文献
9.
【目的/意义】为应对线上技术供需信息超载导致的检索难、信息非结构化导致的供需文本匹配难的问题,
开展技术供需信息语义匹配研究。【方法/过程】构建技术领域本体,利用SAO结构分析提取技术供需信息中多维
语义结构特征,表征供给技术的创新特征及技术需求的问题特征。应用基于本体信息内容与语义距离相似算法,
结合词向量与熵值分析,提出技术供需多维语义结构匹配模型。【结果/结论】对线上新能源领域技术供需数据进行
测试,验证模型有效性,为提高技术供需主体信息检索效率、促进供需对接提供思路,并为考虑供需信息匹配的科
技主体推荐提供决策。 相似文献
10.
11.
【目的/意义】面对海量非结构化的数据,如何快速准确地检索到目标信息,实现相关信息的自动关联,是语
义检索和智能推荐的研究重点。【方法/过程】为解决该问题,提出了一种基于本体的JESS推理模型。以目前常用的
形式概念分析法（FCA）（应用于知识采集）及描述逻辑（应用于知识表达）为基础进行相关术语和概念的抽取,探讨
两者在使用过程中的问题及不协调处,并提出改进方式。在基于LCS原则上,探索新增概念及上下级关联架构。
然后利用本体建模工具protégé构建领域本体,建立基于推理引擎JESS的检索查询系统,进行检索。【结果/结论】实
证研究表明,该本体模型支持基于语义推理的智能查询,并能提高查全率及查准率。 相似文献
12.
叙词表拥有丰富的词汇及词间关系,所以重用叙词表可以极大地提高本体构建效率并降低成本.通过全面调查分析国内外叙词表转换为本体的项目和方法,对各种转换方法进行了分类研究,分别从叙词表的特征、叙词表转换本体的过程和转换成的本体的特征三个方面来分析各种转换方法的特点,在此基础上,总结了各种叙词表转换本体方法的总体特征,最后提出了应根据本体应用需求和叙词表特点两方面因素来选择叙词表转换本体方法的观点. 相似文献
13.
【目的/意义】从大数据驱动角度出发,探索采用人工智能方法实现对政策文本协同性定量分析的可能性。
【方法/过程】以政策全文本数据为研究对象,使用知识图谱技术实现不同主题的本体构建,并应用数据挖掘中关联
规则构建推理模型,对图谱表示的政策文本进行协同性语义挖掘和推理。【结果/结论】围绕“开放数据”和“数据安
全”主题构建知识图谱,实现对政策文本的本体表示,在此基础上使用关联规则完成单文本和多文本在两个主题间
的协同性分析。【创新/局限】本文将知识图谱应用于政策文本分析领域,并完成协同性分析,为政策的全样本分析
提供可能性,后续需扩大样本规模,提升推理效率。 相似文献
14.
【目的/意义】使用人工或常用软件工具获取本体概念及概念间关系已无法满足自媒体环境下大数据的本
体构建及维护的要求,本文尝试用自动或半自动方式予以实现。【方法/过程】对电子商务领域原始语料进行分句、
分词等预处理,构建领域语料库;使用基于语言学以及统计学的方法提取电子商务领域本体概念,同时提出基于混
合策略的本体概念抽取方法;然后使用基于语言学、聚类的方法提取电商领域本体概念与概念之间存在的分类关
系,使用基于关联规则挖掘的方法抽取其本体概念与概念之间存在的非分类关系。【结果/结论】将文本挖掘与本体
构建结合起来,提出了领域本体概念及概念间关系自动抽取与本体构建方法,实验表明使用本体框架 Jena利用此方
法可以自动构建电子商务领域本体,并可将其应用到通用的语义检索系统中。 相似文献
15.
基于ontology的语义检索模型架构 总被引：1，自引：0，他引：1
将本体(ontology)与叙词表、语义网络、语义检索和概念空间等几个容易混淆的概念进行比较,提出了一个基于ontology的语义检索系统的结构模型。 相似文献
16.
【目的/意义】在对本体构建的过程中,为了避免繁杂冗余信息,约简绝对不必要属性,保留核心属性与相
对必要属性,以最核心的信息精确反映概念格及本体结构,提出了一种基于FCA与属性约简的本体合并方法。【方
法/过程】首先对不同资源进行形式化处理,然后采用并叠置方法获得形式背景,并对形式背景进行属性约简与约
简后的协调集判断,最终将约简集转换为相应的概念格,使用protege 3.4 工具构建实验本体。【结果/结论】实验结
果表明,对异构资源进行形式背景的属性约简有效地提高了本体构建效率,进一步丰富了概念间隐含的语义关系。 相似文献
17.
【目的/意义】为保证叙词表术语收录的完整性,需要及时将领域出现但未收录的新术语补充收录到叙词表
中,结合候选词的时间及文档词频特征,从时间序列角度探索新术语的分布情况以指导新术语遴选是值得研究的
问题。【方法/过程】文章主要对词汇文档词频对应的时间序列进行研究,将时间序列进行词频归一化及时间等长预
处理,引入k-means聚类算法,对候选词汇进行基于时间序列趋势变化的聚类,探索术语以及非术语趋势变化的规
律,进而总结新术语应该满足的趋势变化特征。【结果/结论】通过聚类研究,总结得出新术语普遍处于增长趋势。
实证将处于增长状态的候选词汇遴选出来,经过专家判断,该方法可以有效从候选词汇中遴选出其中能补充到叙
词表中的新术语,该方法有比较高的准确率。【创新/局限】创新之处表现为叙词表新术语的遴选中同时考虑了时间
变化和文档词频因素,局限于数据处理规模,实证中只统计了论文关键词的词频数据。 相似文献
18.
19.