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高文利 《现代图书情报技术》2010,26(1):83-87
基于本体的军备情报抽取系统主要由两部分构成：知识库和处理程序。该系统基于文本分类技术实现武器类别判定,基于命名实体识别技术实现武器对象判定。依据句法语义约束所形成的信息抽取规则,实现军备情报抽取,并依据本体在一定程度上实现语义层面上的信息整合。 相似文献
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OWL具有优良的语义定义性和充分的表达性,可对《中国分类主题词表》转换本体进行形象化描述,并将类目关系与语义信息精准表达出来.《中国分类主题词表》的本体建构方案需将主表与附表分开处理.主表应以类目间关系作为本体处理的重点,以同一关系、等级关系、并列关系和相关关系作为本体处理的基本关系;附表的处理应以词语为中心类,以类号为属性值,以便与叙词表和自然语言系统实现互操作. 相似文献
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基于本体与规则的语义推理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决本体相关概念的共享和信息集成,发现本体间的语义关联,提出了本体与规则整合下的语义推理模型ORRM,构建了家庭本体FO。将推理集中在两个不同层次,第一层的推理使用Racer推理机进行描述逻辑的推理,检测本体的冲突。第二层使用本体中表示的概念和属性制定成员规则库,采用基于XML的SWRL呈现规则和Jess推理引擎,增加了本体概念问语义的关联。该模型在本体中引入规则表示,弥补了OWL DL在推理机制上的不足,推导出的新本体在原本体的基础上实现了本体成员间隐含关系的语义推理,完善了本体知识库的内容。在语义Web领域,该模型的应用能够提高本体知识的利用率。 相似文献
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随着计算机的普及与快速发展,如何通过在批量数据中提取有效规则实现机器智能分类与推理,提高知识推理的有效性与准确率,成为当前知识服务领域的难题之一.文章基于本体(Ontology)的知识组织方式和粗糙集(Rough Set)理论的知识获取技术,针对批量数据的规则提取实现知识推理,提出知识推理模型ORSKM.ORSKM模型利用九元组构建领域本体,实现实例数据的语义化描述;从领域本体的属性中提取粗糙集的决策表,由决策表对领域本体关系进行领域知识知识库归约,获取领域知识相关的属性规则;通过粗糙集知识推理算法实现知识获取,最后通过实验对该知识推理模型进行验证. 相似文献
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基于本体的专题知识库智能检索系统研究——以张謇研究知识库检索系统实现为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以基于本体的张謇研究知识库智能检索系统开发为例,探讨基于本体的专题领域知识库智能检索系统的框架结构、工作流程以及功能实现.系统采用语义Web技术和智能Agent技术,使用RDF模型对知识库的Web页面元数据进行描述,然后利用本体建模语言对张謇研究领域知识进行建模,根据所得到的本体对元数据进行基于语义的查询,为用户提供智能检索服务. 相似文献
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以基于本体的张謇研究知识库智能检索系统开发为例,探讨基于本体的专题领域知识库智能检索系统的框架结构,工作流程以及功能实现。系统采用语义Web技术和智能Agent技术,使用RDF模型对知识库的Web页面元数据进行描述,然后利用本体建模语言对张謇研究领域知识进行建模,根据所得到的本体对元数据进行基于语义的查询,为用户提供智能检索服务。 相似文献
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本体旨在解决计算机系统之间的语义鸿沟问题,其概念起源于哲学领域。虽然本体在计算机及其相关领域已经被普遍地探究和实践,但图书情报学领域本体构建方面的研究还很少。笔者以《中国分类主题词表》为基石,辅以图书馆学情报学专业词典,以中国学术期刊网和中文科技期刊数据库为后期补充,探索图书情报学领域本体的构建,并利用Jambalaya插件力图实现其可视化。 相似文献
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从题名抽取关键词,把题名作为基于本体自动分类的文本主体,实现海量科技论文高效、精准地分类,已经成为图书馆事业发展的重要课题。本文利用文本内部词汇的语义关联特性,在高频词和隐含主题两个不同粒度层面,构建了基于BTM模型的题名信息自动分类方法：首先从细粒度层面进行词频统计,提取领域高频词;随后从粗粒度层面进行BTM模型分析,得到主题关键词;之后,将两者去重合并获得领域核心词集;最后,利用SVM算法进行文本分类。该方法有效地实现了知识的快速聚类和关联自动分类,为用户提供了满意度更高的知识发现及相关扩展服务。 相似文献
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基于描述逻辑和规则的本体表达方式与关系数据库表达方式相比较,具有更强的语义表述能力,能解决关系数据库传统表达方式存在的问题。结合在危机事件管理和应急决策方面的研究成果,建立基于描述逻辑和规则的突发危机事件本体知识库,完成从关系数据库语义到本体相应部分的转换,并且通过原型系统的实现来验证该方法的有效性,支持逻辑推理和知识发现。 相似文献
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语义网的发展为模糊语词转模糊概念检索提供了可能,鉴于词表在模糊检索系统中的主导地位,实现模糊概念检索必须先完成词表向本体的转换。在综合分析和评价已有转换方法的基础之上,提出综合转换法。该方法继承间接转换法规范的概念抽取及关联设计规则,又通过综合评议和词信息量、词间关联度、文档频率等参数的算法设计改变了直接转换法过于程式化的处理方式。最终将词词关联矩阵转换为概念矩阵,叙词表升级为本体库,并在现有检索算法的基础上设置了检索原子与概念的映射关系,以实现概念检索。 相似文献
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种子概念方法及其在基于文本的本体学习中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍基于文本的本体学习及其层次,分析本体学习中术语获取的主要方法。针对术语获取中存在的问题,在术语形成的经济规律基础上,引入种子概念方法,并利用统计和规则两种方法抽取与种子概念相关的领域术语;证明种子概念方法是一种有效获取领域术语的方法。实验证明少量种子词可以获取大量领域术语,为本体构建提供基础和框架。 相似文献
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Simple Semantics in Topic Detection and Tracking 总被引：3，自引：0，他引：3
Topic Detection and Tracking (TDT) is a research initiative that aims at techniques to organize news documents in terms of news events. We propose a method that incorporates simple semantics into TDT by splitting the term space into groups of terms that have the meaning of the same type. Such a group can be associated with an external ontology. This ontology is used to determine the similarity of two terms in the given group. We extract proper names, locations, temporal expressions and normal terms into distinct sub-vectors of the document representation. Measuring the similarity of two documents is conducted by comparing a pair of their corresponding sub-vectors at a time. We use a simple perceptron to optimize the relative emphasis of each semantic class in the tracking and detection decisions. The results suggest that the spatial and the temporal similarity measures need to be improved. Especially the vagueness of spatial and temporal terms needs to be addressed. 相似文献
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面向数字图书馆的本体自动构建 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种面向数字图书馆的本体自动构建方法:首先从因特网数据中找出本体语义概念的模式及其关系,然后通过构建概念分类体系来自动化地抽取数字图书馆的各类本体。包括以下步骤:术语选择、抽取本体概念、语义关系抽取、分类体系构建、本体构建和本体修剪及评价。图3。参考文献3。 相似文献
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从多个RDFS本体中抽取子本体 总被引：4，自引：0，他引：4
RDFS本体提供了用于表达语义信息的通用框架,是语义网的基础。本体规模的增大使得对于特定领域知识利用的效率降低,从中抽取领域子本体可解决此问题。单个本体中包含的领域知识有限,从多个本体中抽取子本体可获取更多的领域知识。将RDFS本体抽象为图模型,根据RDFS推理规则和本体间映射,生成多个RDFS源本体的联合闭包。应用图理论构建抽取算法,生成以领域概念为节点的子图,得到所需的领域本体。该方法对于RDFS层次的领域本体抽取有一定的适用性,可快速有效地构建领域本体。 相似文献