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法律框架网络知识本体的构建是以现有美国加州大学伯克利分校的FrameNet本体为参照,以法律文本语料库为依据,以法律专业人员参与为核心.通过核心概念集的抽取及其概念之间关系如域关系、属种关系、总分关系的建立,以此形成法律框架网络知识本体模型.采用斯坦福大学开发的本体构建工具Protégé进行形式化描述,对相关的类、属性及公理进行定义,并运用RacerPro工具进行推理,以验证描述的一致性及分类的合理性. 相似文献
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[目的/意义]针对大众分类法和知识组织系统各自的优势和缺点,构建兼有大众分类和概念本体特征的新本体,利用语义关联技术为标签添加语义,以克服传统分类线性结构的缺陷。[方法/过程]建立一个"文学图书本体", 该本体以每对概念与标签之间的资源相似率为标准,采用标签—概念映射和集成技术把标签映射到概念框架中,从而一方面赋予标签以等级关系、同一关系和相关关系等语义,另一方面提高概念本体的标引能力,使每种图书的属性充分得到语义表达和揭示。[结果/结论]试验表明,新本体在容纳性、灵活性和多向语义关联方面的功能,均有显著提高,因而可提高图书资源的知识表示和组织能力。 相似文献
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以南海历史事件、新闻数据及文献资料为语料库,围绕南海领域特征,设计了基于分面分类法的主题词表顶层框架,从主体、物体、行为、资源、主题以及空间六个维度对南海领域主题词表进行概念描述;随后,通过候选词抽取、分类、筛选和主题词确定及词间关系识别,构建了南海领域主题词表。该词表梳理了领域内核心概念间的内在逻辑与知识脉络,为南海文献资源的语义分析提供组织工具与关联基础。 相似文献
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面向语义Web的智能数字图书馆的实现很大程度上依赖于本体的建立,本体与数字图书馆中的数字资源采集、数字馆藏和用户访问网关都密切相关。在本体构建方面,目前存在的绝大多数本体都是手工生成的,该方法效率低、出错率高,更难以维护和更新。这对语义级数字图书馆的实现造成了巨大的障碍。为此提出了一种面向数字图书馆的本体学习方法GOLF,通过对各专业领域中大量的Web文档集和语料库进行挖掘来实现本体学习,并分别讨论了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。 相似文献
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提出一个能够有效解决电子商务安全问题的管理框架。该框架可对电子商务系统的资产进行分类，采用定性和定量相结合的方法进行安全风险评估，并给出电子商务安全策略的结构。此框架用Web本体语言构建安全知识库，使得安全信息更易被机器识别，并实现智能、动态的安全管理。 相似文献
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领域本体的半自动构建方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
人机协作的半自动构建本体是目前较为理想的模式。借鉴软件工程中的领域建模、图书馆学中的分类学和本体学习的方法论,由领域专家给出领域的上层知识模式,通过机器学习技术从领域语料库中学习等级关系和相关关系为知识工程师提供参考,将专家的自顶向下和机器学习的自底向上的结果结合起来构建本体。半自动构建领域本体的关键技术在于领域概念的获取和组织,用共现统计算法、关联规则算法、隐含语义索引、Hopfield联想算法获取相关关系,用聚类算法、字面成族、模式匹配获取等级关系,从而完成领域类模型的构建。 相似文献
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基于概念向量空间的文档语义分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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提出了一种基于本体论的智能化查询算法,该算法充分利用本体论的推理功能,把出现在用户查询中的概念、关系以及属性等信息进行综合分析,挖掘出用户的真正需求,从而实现智能化的网络信息查询。 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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在企业架构中引入本体思想,介绍了企业架构相关概念、学派和本体的有关概念、方法,并对本体应用到企业架构的必要性进行了讨论;阐述了基于本体的企业架构内容,在此基础上提出了企业架构本体集成框架,并对其应用前景进行了分析。 相似文献
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地学数据资源具有多源、分散、异构等特征,为了能够充分共享和利用地学数据资源,必须有效集成并建
立地学数据库,但是传统地学数据建库方法存在着难以系统地认知建库对象,缺乏统一的语义支撑等问题。针对这些
问题,本文提出并定义了地学数据本体模型、概念体系及其构建方法,阐述了基于地学数据本体的数据建库方法和流
程。该方法在数据本体明确语义的支撑下,抽取出完善的数据实体关系模型,实现多源、异构数据的映射、转换与规
范化处理,并利用数据本体准确表达数据库的语义信息。最后以贵州岩溶地下水数据库构建为例,进行了方法的应用
验证。研究表明：地学数据本体通过对数据资源全生命周期共识概念、属性、实例及其关系的形式化描述,可以有效
克服传统地学数据建库方法的缺陷,更好地支撑和促进地学数据资源的集成建库。 相似文献
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学术资源本体非等级关系抽取研究 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的/意义] 概念非等级关系抽取是本体构建的必要步骤,学术文献作为一种重要的学术资源类型,本文主要利用其结构特点来进行本体概念非等级关系的抽取。[方法/过程] 首先,在本体概念抽取的基础上,对文献中概念的类型进行分类,以便于后期关系动词搭配的概念类型来排除不符合条件的三元组;其次,确定学术文献中的关系类型,并采用C-value方法抽取表示关系的动词,进行本体关系的表示;再次,评价概念对的关联性,利用互信息法对概念对进行排序并去除非相关概念对,实验表明该方法非常有效;最后评价概念对与关系动词的关联,分析影响三元组关联的因素,再采用实验确定模型挖掘三元组,实验比较现有的关联规则挖掘的方法。[结果/结论] 结果表明本文提出的三元组选择模型效果明显超过现有的关联规则挖掘方法,并且在语料集扩大的情况下这种优势更为明显。 相似文献