基于本体与规则的语义推理研究

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。     

基于语义关系的本体推理规则研究——以国共合作领域本体库为例

本体知识推理的关键任务是分析语义关系、定义和形式化推理规则并对其优化。以国共合作领域本体库为实例,分析领域本体中4种常见语义关系的特点,在此基础上定义了推理规则,并采用JRL规则语言形式化了本体推理规则。     

本体推理在知识检索中的应用

介绍本体在知识检索中的作用,对语义网规则语言（SWRL）和Protégé-OWL API的使用进行详细介绍,利用Protégé-OWL API和SWRL实现本体概念的推理操作。通过领域本体进行实验,对结果进行分析,为进一步应用提供参考。     

基于SWRL推理机制的心电图本体设计与实现

将语义网规则语言SWRL和推理引擎JESS结合起来,通过对本体概念及其属性的分析,能够判定出本体概念之间隐含的语义关系,从而进行知识发现.利用Protege 3.4 制作心电图本体,基于SWRL推理机制建立心电图各波型、波段不同值组合的规则,将SWRL规则导入到JESS推理引擎中进行推理,最后将推理产生的新信息再写入心电图本体中,具有推理功能的心电图本体可用以解决心电图智能诊断问题,并为构建心电图专家系统打下基础,该方法为本体在专业领域的应用进行了有益探索.     

基于规则的智能检索系统推理机制的研究

本文以数字图书馆的资源检索为应用背景,研究本体支持下的基于规则推理的语义检索机制.在本体知识库支持下,检索系统面向基于本体结构的元数据,依据概念关联及相关推理规则,寻求蕴涵关系,发掘隐含信息.本文从数字图书馆资源的语义关系中提炼出推理规则,并选用正向链推理算法实现推理,基于正向链接的规则推理依照事先定义的规则集,能够从已有事实出发挖掘已存事实中的隐含结论,适用于无确定推理目标且解空间很大的一类推理检索任务.本文通过实例分析验证了这一方法在智能检索系统中应用的可行性,并提出采用先推理后检索的策略解决在面向庞大数据集和复杂推理规则时产生的推理时效问题.     

基于情境的移动商务餐饮服务知识建模及推理研究

在移动商务餐饮服务中如何对考虑情境信息的用户需求和服务信息进行有效的知识表示和推理是实现个性化服务的关键.本研究在移动商务餐饮服务中充分考虑情境信息,采用本体和SWRL服务规则搭建了基于情境的餐饮服务知识模型,实现了情境信息与餐饮服务知识的共享和交互.在此基础上,针对服务规则提出基于情境优先顺序的推理优化方法,有效解决了移动商务餐饮服务中基于情境的实时性推荐问题.实验结果表明:该方法有效解决了规则推理的结果冲突问题,并可提高餐饮供需匹配服务的质量.本研究为实现移动商务下的餐饮菜品推荐服务提供了基础.     

基于SWRL的鳜鱼疾病诊断知识表示与语义推理实现

专家系统中的计算机推理技术不能有效的解决推理问题,使得专家系统的智能化推理问题一直得不到有效的解决,语义网中本体和语义推理等相关技术的研究为推理搭建了完整的应用技术结构,SWRL与本体提供了完整的概念定义和概念组织关系,从而实现了语义层次上的智能推理.针对鳜鱼疾病的诊断特点,本文构建了鳜鱼诊断概念本体与SWRL推理规则,并在此基础上运用Jess推理引擎实现了鳜鱼疾病诊断的应用模型,为鱼病诊断专家系统建立高智能、可共享与复用的诊断推理规则库提供了参考,同时也为基于语义的鱼病诊断专家系统提供了推理应用模型.     

采用C-F模型的中医本体诊断推理与实现

针对中医诊断流程所涉及的中医领域知识,对中医本体概念及其属性进行分析,利用Protégé软件构建中医领域的知识本体。以知识本体为基础,提出基于SWRL语言的诊断推理规则,引入C-F模型对中医症状、诊断规则等不确定性因素进行匹配度计算,通过Jess推理引擎进行诊断推理的验证,尝试中医诊断推理过程中组合条件下的语义推理,为构建中医智能诊断系统打下基础。     

基于本体的数字图书馆检索模型研究(Ⅳ)——历史领域知识推理机制

基于本体的领域知识推理主要分为基于逻辑的领域知识检错推理和基于关系的领域蕴涵知识发现推理。对本体描述的领域知识进行推理,可以检测知识逻辑体系错误,减少领域本体构建繁琐的工作量,减轻对领域专家的依赖,发现领域蕴涵知识。在国共合作领域知识进行语义关系分析的基础上,提炼推理规则库,并分别运用TABLEAU算法和RETE模式匹配算法,在推理引擎Racer和Jena中实现了逻辑检错推理和蕴涵知识发现推理。     

基于词形规则模板的术语层次关系抽取方法

术语层次关系抽取是领域概念关系体系构建的重要基础.针对目前术语关系抽取中手工实现的问题,提出了基于词形规则模板匹配的术语层次关系抽取方法,实现从科技论文文本中抽取类属关系(IS-A)和整体部分关系(PART-OF)关系.利用复合术语的head和modifier特征,比较两个术语之间存在的边缘共用词汇,构造模板来确定它们之间的IS-A和PART-OF关系;提出泛化度指标,用于测量两个术语在概念层次树上的相对位置;提出相关度概念,用于测量两个术语之间在语义上的相关性.对不存在共用词汇和不匹配模板的术语采用泛化度差值和相关度来判断它们之间是否存在层次关系.实验从信息资源管理领域的论文文本中提取层次关系术语对1306对,准确率达到92.5%,证明提出的方法是有效的.     

领域本体的关系抽取研究

利用机器学习和自然语言处理技术中的有关方法,研究从语料中抽取概念关系为领域本体构建服务。对等级关系以及领域关系的抽取方法作详细阐述,并通过实验证明该方法是有效的。     

描述逻辑语义推理机制的应用研究

对基于描述逻辑的语义推理机制进行阐述分析，详细探讨在本体构建过程中，运用基于描述逻辑的语义推理进行一致性判定和相容判定的重要性和实现技术。并以具体的本体构建为例，对构建过程中的推理判定进行了验证。     

基于描述逻辑的本体检错推理研究——以国共合作领域本体为例

本体检错推理在本体形式化汉语言的描述逻辑基础上,运用Tableau算法对本体的概念层次,声明的实例以及实例间复杂的语义关系进行检测,以保证本体库结构的逻辑一致性和知识描述的正确性。以国共合作领域本体库为例,探讨了本体检错推理的逻辑基础及Tableau算法的原理,分析本体检错推理的内容,并采用描述逻辑推理接口协议DIG集成描述逻辑推理引擎Racer实现了国共合作领域本体检错推理。     

用户查询中潜在时间意图分析及其检索建模

基于Sogou实验室提供的查询日志数据和新闻数据,探讨潜在时间意图查询的判断及其相关时间属性识别,构建潜在时间意图查询的检索排序模型。实验结果表明,时间属性识别的准确率为85%,且构建的检索模型能有效提高排序效果。     

基于CSSCI本体的知识检索服务平台构建及应用

现有的CSSCI信息服务系统只能提供单一、线性的检索功能,检索效果不佳,主要原因在于后台数据组织的不合理。为此,提出使用基于本体的知识服务平台代替现有CSSCI检索服务系统的解决方案,提供知识层次的服务,以改善用户的检索环境。在提出基于本体信息检索系统一般模式的基础上,设计一个实用的基于CSSCI_Onto的知识服务平台KRSP_CSSCI_Onto,对该平台的基本功能和系统框架进行探讨,并据此开发一个试验性的知识检索系统,详细阐述本体在知识检索服务中的具体应用,包括用户检索式的语义扩展,查询结果的关联知识推荐,基于学术资源网络模型的知识导航以及基于规则库的知识关系检索等。     

基于动态模糊依赖关系的图书馆用户评价研究

在图书馆评价过程中，很多概念既具有模糊性，又具有动态变化性，本文基于动态模糊依赖关系理论，对图书馆的用户评价进行分析研究，提出了动态模糊依赖关系分析评价法，并通过具体的应用实例体现了此评价方法的有效性和可操作性。