基于语义Web的知识处理流程及其技术框架研究

在对基于语义Web进行知识处理的必要性进行分析的基础上,研究基于语义Web的知识处理流程和基于语义Web的知识处理技术框架.首先,从语义Web与传统Web的区别人手,分别探讨语义Web中知识表示、联网、发现、获取、集成的基本特征和常用技术,对人脑和电脑进行合理分工和有效定位,充分体现人机在知识处理流程中的互补作用;其次,结合基于语义Web的知识处理流程,从多层次上集成知识处理新技术,为人机结合处理知识提供技术方案.     

语义网背景下基于单元信息的知识组织框架研究

语义网是万维网智能化发展的趋势,信息存取方式的改变引发了知识组织对象向语义化、多层次、细粒度的转变。本文提出将单元信息作为知识组织的对象,并采用元数据描述、本体构建、关联数据发布等方法,进行知识组织的新尝试。表1。图3。参考文献18。     

基于语义网技术构造知识服务系统

语义网的兴起,为知识服务系统的发展提供了巨大的动力。而知识管理的思想运用于语义网建设,又将为用户提供基于知识的Web服务。因此,语义网技术作为下一代Web的核心技术,知识服务作为信息服务的发展趋势,两者的相互结合将是可行而必要的,肯定会为知识服务的研究与发展开辟新的道路。本文阐述了语义网技术在知识服务中的角色,探讨了语义网与知识服务系统结合的应用前景,并论述了基于语义网技术构造知识服务系统的主要实现模式     

基于语义Web的知识处理框架研究

Internet技术的广泛应用凸显了人脑在知识处理速度、精度、强度、存储量、存储时间、标准化等方面的局限性,使计算机逐渐成为知识处理的另一种主体。然而,目前采用的面向人类阅读的知识表示方法造成计算机知识处理的复杂性。语义Web采用计算机可理解的知识表示技术,为人与计算机合作完     

知识元语义链接模型研究

在信息服务向知识服务过渡中,知识元被认为是实现知识服务的实体单元。归纳已有知识元的研究方法,从情报学的视角探讨知识元的概念,提出知识元由导航信息和语义内容两部分组成、二者构成知识元的独立实体、单一的关键词不是知识元的观点。接着,从信息与知识变换的角度讨论文本知识元谱分析与提取的算法和实现。实验结果表明该方法具有可操作性和实践性。     

基于MDR的知识图谱语义关系及表示标准化模型研究

本文通过对国内外知识图谱标准化研究和发布情况的系统梳理与剖析,发现当前知识图谱标准化过程中缺乏对底层语义关系结构和表示的标准化。因此,本文首先在MDR (metadata registries)概念元模型的基础上,扩充了语义关系类型和关系表示,构建了一个标准的、可扩展的、通用的知识图谱语义关系元模型,为知识图谱中语义关系的构建提供了必备的语义要素,实现从传统数据语义结构向知识图谱语义结构的迁移。其次,为实现语义关系表示的标准化,以该标准化元模型为指导,构建知识图谱语义关系标准化本体栈,为知识图谱语义关系标准化提供了从语义关系结构到表示的标准构建体系。最后,以石油领域井下作业业务需求为背景,对其中涉及的语义关系进行注册,并据此实现了石油领域井下作业知识图谱中语义关系的标准化,验证了本文提出的知识图谱语义关系元模型的合理性和正确性,提出的知识图谱语义关系元模型具有创新性。     

基于概率主题模型的文献知识挖掘

对海量的科技文献资源进行知识挖掘能够发现大量有价值的、潜在的知识,有效地提高文献信息的可用性。作者前期研究验证了使用LDA主题模型进行文献知识挖掘的可行性。本文提出了一种新的概率主题模型:Topic-Author模型,该模型对文献的文本信息和作者信息进行联合建模,在分析文献主题同时,发现相关主题方向的研究者分布。基于Topic-Author模型,提出了多维度文献知识挖掘的方法,包括主题挖掘,专家发现,文献标注,重要文献挖掘,文献相似度分析,研究趋势分析和主题关系挖掘。基于教育技术学文献数据集,进行了实验研究。     

基于语义Web的知识库系统模型实验研究

本文介绍了语义Web的三大关键技术：XML、RDF和Ontology，并建立起以Ontology组织知识和基于语义的检索模型系统。     

基于本体的研究主题语义分析方法研究

[目的/意义]旨在深入语义层面对研究主题进行分析。[方法/过程]提出基于本体的研究主题语义分析方法,从语义类型和与语义关联两个维度展开,并在实证研究过程中,以“医学信息学”为例,对方法进行验证。[结果/结论]结果表明,语义类型分析能够辅助研究者对研究主题的内容进行进一步的语义理解;语义关联分析从语义角度分析各个研究主题在语义含义上的关联,在辅助研究者分析某领域研究主题时,能够综合分析相关主题,并发现新的研究交叉点。     

基于本体面向专家的知识服务系统应用模型

下一代Web——语义Web的标准中把本体作为其体系架构中承上启下的语义表示层，使得基于本体的知识服务系统的研究成为提供基于语义和内容检索能力的基础和要求。本文在讨论了本体及基于本体的知识服务，并分析了专家学者对于学术资料的需求和可用学术资源后，建立出一个面向专家学者的基于本体的知识服务系统的应用模型，并对模型中的三大模块进行分析和介绍，最后说明了构建这个系统本体的一些问题和系统实现的现实意义。     

基于“Topic”的语义信息组织技术研究——以DITA和Topic Maps为中心

基于“Topic”的语义信息组织与图书馆学的经典Subject理论密不可分,可将其视为较为抽象化的Subject理论在语义Web环境下的一种“演化”和实用化的主题技术。文章首先解读Subject和Topic的概念,并概述两种基于Topic的国际标准技术,即TopicMaps和DITA;其次,简要描述TopicMaps的技术和应用,并重点介绍在图书馆界鲜为人知的DITA技术及其应用;再次,对基于“Topic”的语义信息组织方法予以总结。     

本体驱动的知识管理系统模型及其应用研究

实施有效的知识管理以提高组织的核心竞争力是知识经济时代下组织重点研究的问题.本体和语义网技术的引入,为知识管理系统的发展和实施带来了新的契机.本文采用模型构建和功能分析方法,对本体驱动的知识管理系统模型进行了总体理论框架设计和CSSCI实践应用探讨.研究发现:本体驱动的知识管理系统模型分为三个环节,基于信息处理技术的知识采集,以本体为基础结构的知识组织,以及包括知识地图、知识检索和知识创新在内的以语义网为实现平台的知识应用.以该模型工作原理为指导,设计了一个CSSCI学术资源知识管理解决方案,以期为CSSCI用户的学术研究和科学决策提供有效的知识服务.     

语义网知识组织系统的研究与构架

采用语义网技术，对语义网知识组织系统进行研究和分析,提出语义网知识组织系统的构架，建立一个语义网知识组织系统原型。     

基于知识空间的智能信息检索模型研究

对当前信息检索系统存在的问题进行分析，明确智能信息检索迫切需要解决的问题；在对现有的智能信息检索模型比较分析的基础上，提出基于知识空间的智能信息检索模型——知识空间模型，并描述基于知识空间的智能信息检索模型的框架、体系结构及其中若干关键问题。     

敦煌壁画数字图像语义描述方法研究

数字图像的语义描述与标注是解决图像检索中语义鸿沟问题的关键。由于缺乏面向领域的有效的数字图像描述方法规范,基于图像底层视觉特征的机器标注和基于专家知识的人为标注的标注结果都存在标注信息质量不高和结果不统一的问题。针对这一现实问题,本文基于图像元数据和信息需求理论,针对敦煌壁画数字图像这一特定文化遗产领域,提出了语义描述框架和领域主题词表相结合的数字图像内容语义描述方法,详细阐述了语义层次及其相互关系。同时,从图像语义描述粒度的角度讨论了语义粒度大小对标注成本的影响,以及该语义描述框架的可移植性问题。图4。表5。参考文献25。     

数字图书馆中语义系统模型组成要素及其作用

本文主要探讨语义系统的组成要素及其相互作用。构建由领域本体、桥本体、元数据、概念层、术语层、资源层以及资源存储库等要素组成的语义系统,从而实现语义互联,隐含语义的推理和挖掘及数字资源的互操作。     

主题图的概况及应用研究（下篇）——构建基于主题图的金融培训机构知识系统

作为主题图在具体行业领域的开发应用,文章在其上篇“主题图的概况及应用研究”的基础上,介绍基于主题图的金融培训机构知识系统的构建,包括金融行业培训机构的需求分析、基于主题图技术的金融培训机构知识系统的架构设计、系统核心部分的知识分类（文章称作知识地图）的设计与构建,以及结论和展望。     

基于社会网络的企业知识管理系统框架研究

企业如何利用信息技术和信息系统去搜索和管理知识一直以来都是国内外学术界关注的焦点之一。引入社会网络理论来研究企业的知识管理系统,介绍SECI模型和超网络理论,并据此设计一个基于社会网络的企业知识管理系统框架,研究系统的工作原理、层次及工作过程,详细分析系统架构以及专家探测的算法,为企业知识管理系统的设计提供新的思路与方法。     

基于Vitro构建专业领域知识应用环境

以中国科学院国家科学图书馆开展专业领域知识应用环境建设为背景,通过对Vitro组成结构和功能特征的分析,提出基于Vitro的专业领域知识应用环境平台的设计方案,并介绍平台系统实现中对Vitro本地化应用开发的主要方法。     

一种基于领域本体的语义检索系统的设计与实现

基于领域本体的语义检索被认为是解决目前信息检索领域中所面临的困难的途径之一。从语义推理、查询分析等几个关键方面对基于领域本体的语义检索进行研究,在此基础上设计并实现了一个基于领域本体的语义检索实验系统,通过测试表明该系统能够较为有效的实现语义检索,提高检索精度。