数据依赖的语义分析

数据依赖是一类数据约束,数据的语义解释决定了数据库中的数据应遵循的约束.数据库设计理论涉及一个基本问题——数据依赖的确定,实践中,对于数据依赖的确定,专业人员往往依赖实例数据的分析或者凭经验判断.为了探讨数据依赖的确定问题,通过实例数据分析发现数据依赖的方法,指出其不可靠,提出了通过语义分析确定数据依赖的思路,并对函数依赖、包含依赖、多值依赖和连接依赖的语义分析作了阐释.     

基于中医药集成知识库的智能搜索(英文)

为了对异质异构数据资源进行语义集成并提供统一的智能访问接口, 利用语义Web技术发布机器可理解的数据资源及其之间的关系, 以支持智能搜索等功能. 介绍了中医药智能搜索引擎TCMSearch, 该搜索引擎的核心为一个集成语义知识库, 该知识库利用领域本体来表示中医药领域的实例及其之间的关系. 首先, 针对普通文本, 系统采用了机器学习的方法对其进行语义标注; 对于关系型数据库数据, 则采用了语义映射的方法统一其语义信息. 然后, 系统为集成的数据资源构建了一个语义索引, 该索引采用本体语言RDF/OWL进行表示, 从而支持一些强大的推理功能, 如类层次关系推理和实例关系推理. 最后,通过利用该语义索引以及其支持的推理功能, 系统能够在集成知识库的基础上提供智能化搜索, 如关联搜索、语义图浏览以及实例推荐等新功能.     

一种支持分类数据源查找的语义覆盖网络

针对使用分类层次来描述数据语义的分布式数据源,提出了一种支持数据共享的基于super-peer的语义覆盖网络SSON.SSON能够根据数据的语义,动态地将peer划分成多个语义簇,语义簇之间组织成语义覆盖网络.每个语义簇由一个super-peer和一组peer组成,仅负责回答其语义子空间上的查询.查询首先根据其语义被路由到适合的语义簇中,然后被转发给包含结果的peer.同时给出了相关的算法,并进行了实验研究,实验结果表明,SSON具有良好的可扩展性,并在查找性能和代价之间取得了一个良好的折中.     

XML数据的本体构建研究

XML只描述了文档的结构,却没涵盖数据的语义,而描述数据语义的本体语言不能直接对XML数据进行表述.针对这一问题,本文给出了从XML到RDF Schem a的转换算法,使用RDF的正式传输格式RDF/XML作为媒介,通过编程以相当直接的方式把存储在标准XML中的数据转换成RDF,为语义W eb环境下的智能处理提供了帮助.     

用于改善web搜索的结构化数据抽取技术

为了提高web文本搜索质量,提出了基于语义结构化数据的查询扩展方法.通过分析属性的语义特征（文档频率特征和辨识能力特征）将属性分为概念属性、背景属性和无用属性3类,并且提出了衡量属性语义相关度的标准.设计了trie-bitmap和pair pointer table数据结构来实现发掘属性语义特征和检测属性语义相关度的有效算法.通过使用合适的属性和它们的语义关系,可以为查询关键字生成扩展词并将它们嵌入到具有插值参数的向量空间模型中.实验使用IMDB电影数据库和真实文本数据集来比较所提方法和原始向量空间模型的性能.实验结果证明所提出的查询扩展方法可以有效地提高文本搜索性能,同时属性语义特征和属性语义相关度都具有良好的分类能力.     

基于语料库的同义词语义韵特征研究

基于语料库的语义韵研究为我们学习词汇提供了新的视角。该文以英语国家语料库的大量真实数据为基础,通过分析节点词的词语索引来总结出其典型搭配,概括其语义韵,从而论证同义词之间在语义韵方面存在差异。     

语料库数据驱动对二语词汇类联接和语义韵习得的促进作用

以建构主义和词汇语法理论为基础的数据驱动学习是二语词汇教学的新路径。类联接和语义韵是二语词汇习得的必要内容。该文以基础阶段的一个词汇"terribly"为例,展示了数据驱动学习如何促进二语词汇类联接和语义韵的习得。研究表明,基于语料库的数据驱动学习能够呈现符合本族语者习惯的类联接和语义韵,帮助学生习得地道的搭配和语用知识。     

分布式CAD环境中基于操作语义的实时协同设计

提出了一种应用于分布式CAD环境中的基于操作语义的协同设计模型. 主要目的是为了减少数据转换的耗时量以及降低对网络带宽的需求, 从而改善协作能力, 提高实时同步的效果. 首先回顾了实时协同设计的发展现状, 讨论了3种实时协同设计模型. 其次, 给出了操作语义的定义, 并提出了一个操作语义模型框架. 操作语义包含原始设计数据和实际操作过程, 表达CAD系统中的设计者意图和操作活动. 最后, 根据操作语义模型, 定义了CAD操作原语, 该原语可以从CAD操作中提取也可以映射成CAD操作命令; 给出了一种基于该模型的分布CAD协同体系结构, 并通过一个实例加以验证.     

一种面向结构化数据源的语义标注和挖掘方法

面对海量数据,结构化数据源作为一种新的知识表示和发布形式,可以提供更加精确和易于理解的语义.为了进一步发现和获取结构化数据源中的潜在知识,提出了一种新的语义标注和推理方法,用来挖掘隐含语义.具体而言,鉴于RDF已成为描述结构化数据源的主要工具,本文首先分析了RDF三元组中二元关系的语义属性,在此基础上设定了一系列语义标注和推理规则,并给出了一种通用的面向结构化数据源的语义增强型扩展方案.最后通过测试,验证了这种语义标注和挖掘方法的有效性.     

语义web数据挖掘在电子教学上的实施

语义web是web2.0时代计算机对网络发展做出的定义,是自动语义处理用户的数据,以帮助用户使用,同时提供个性化的服务。web数据挖掘是数据挖掘的一个应用,利用数据挖掘技术从网络文档中抽取并且发现信息,着重从web日志和数据中发现模式。语义结构可以通过web挖掘发现的模式或关系来构建,通过结合两个应用程序,实现语义web挖掘。在电子教学中的web挖掘应用,已成为一个教育的基本组件。     

语义韵研究的问题与对策

语义韵是当代语料库语言学中的一个重要研究对象,尽管国内语义韵研究取得了较大的进步,但仍存在不少问题。文章从研究对象的确定、语料库的选择、数据统计及结果分析与讨论四个方面阐述了当前语义韵研究中存在的几个突出问题并提出相应的对策。     

基于语料库的CONTRIBUTE的语义韵对比研究

以中国学习者英语语料库(CLEC)和英国国家语料库(BNC)为数据来源,用中介语对比分析法探讨使用CONTRIBUTE的"致使"义项时,中国学习者在语义韵上与本族语者的差异。研究表明,中国学习者使用CONTRIBUTE致使义项时多用了积极语义韵,少用了中性和消极语义韵。原因可能是语内负迁移和对该词习得深度不足。因此,在二语词汇教学中应培养学生的语义韵意识。     

论语义韵的语篇属性

语义韵不是节点词的属性,而是特定语境下语义共现关系所体现的一种语篇属性。语义韵受到一系列态度成分的渲染,呈动态性和功能性。积极（或消极）态度的词汇和表达可渲染、激发积极（或消极）的语篇语义韵,反之语义韵也可使其辐射范围内的成分具有同样的态度色彩。通过语料库数据的抽样统计,文章具体阐述了不同语境中语篇语义韵对“坚持”和“persist”的态度渲染,从而使其具有积极或消极的语义色彩。语义韵作为一种语篇属性,是构建语篇连贯性的重要手段之一。     

基于谓词逻辑的数据转换模型的设计

本文给出了数据转换的实现模型，并提供了数据转换的一种形式化描述，实践表明：该模型能很好地将转换过程和转换规则与约束结合起来，为实现数据的语义转换奠定了基础。     

“反而”的语义韵考察

文章基于Sinclair所提出的扩展意义单位(extended units of meaning)理论,采用数据驱动的方法,从搭配、类联接、语义偏向、语义韵等方面考察"反而"的语义韵,以期为对外汉语教学提供借鉴。     

基于《同义词词林》的双音节复合词语义透明度的评测分析

"语义透明度"理论于20世纪90年代被引入国内,将认知心理学与语言学紧密连接,为二语教学研究带来新的视角。文章借鉴"语义差异为语义距离"理论,基于类义词典《同义词词林》,以双音节复合词的词素义作为参考标准,通过计算复合词整词与词素之间的语义距离,评估两者间语义相关程度,构建语义透明度计算公式从而评估划分透明度等级,希望在通过数据公式客观计算语义绝对透明度方面有所助益。     

基于多核属性学习的视频多概念检测研究

视频概念检测领域一直存在语义鸿沟难以跨越的问题。针对该问题,提出了基于多核属性学习方法,将属性概念引入视频概念分类中,利用属性的高级语义表达能力,降低语义鸿沟影响,同时结合多核学习,提高多特征下属性分类器性能。在公有数据集上进行对比实验表明,该方法可以有效提高视频概念检测正确率。     

基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测

随着视频监控技术与互联网应用的普及,视频数据挖掘已成为当前大数据领域的重要研究内容之一。在视频数据挖掘中,对视频内容的理解需要从局部动作语义理解上升到更高层的复杂场景或事件语义理解。在对视频基本动作语义概念理解的基础上,提出一种基于基本动作语义概念关联的视频复杂动作场景检测方法。该方法首先记录视频动作语义概念的出现情形,对相应视频场景中的所有动作语义概念采用Aproiri算法进行关联规则挖掘,然后利用挖掘得到的动作语义概念关联规则,定义视频复杂动作场景检测分类准则,最后对测试视频采用该分类准则进行视频复杂动作场景概念检测。通过在典型数据集上的实验结果表明,该方法可以有效挖掘出视频中动作之间的关联关系,并实现对视频复杂动作场景概念的检测分类。     

命题态度谓词“相信”的积极语义韵分析

本文基于国家语委语料库,采用语料库语言学中基于数据驱动的方法对“相信”一词的语义韵进行考察。结果表明,“相信”一词呈现明显的积极语义韵。     

网格环境中异构数据库集成的解决方案研究

在网格环境中,各成员的数据库可能处于不同的平台上,数据库管理系统和数据库中数据语义也可能不同.在研究OGSA-DAI的基础上,分析了OGSA-DAI如何解决平台异构性、DBMS异构性和语义异构性的问题,给出了网格环境中访问异构数据库的模型.