基于主题词表的政务领域本体构建

针对我国政府信息资源管理和利用中存在的很多信息资源分散、缺乏必要的分类和整合等问题,在基于《综合电子政务主题词表》（试用本）范畴表的基础上,利用protégé本体开发工具,以政务领域的子领域“软件”为例说明如何基于主题词表进行政务领域本体的构建,并通过建立公理库来对本体库进行知识的一致性检查和蕴含知识的本体推理。     

本体模块化研究综述

近几年,本体模块化研究已成为本体研究领域中的热点之一。文章从本体模块化含义、目的、分类及其各分类对应的方法等方面对本体模块化研究进行综述。最后,分析存在的问题,指出今后本领域的研究方向。     

学科领域本体的构建与进化*-以经济学领域本体为例

概述国内外领域本体构建方法及本体进化的研究现状；介绍以《中国分类主题词表》为基础构建“经济学领域本体”初始版本的基本过程，阐述经济学领域本体进化的基本设想，以及具体进化过程及方法，包括获取进化实验数据集，抽取候选关键词，获得本体新概念，建立概念关联等。     

图书情报学领域本体的构建研究

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。     

基于本体的数字图书馆检索模型研究(Ⅲ)——历史领域资源本体构建

近些年来,本体(Ontology)已经在知识工程、人工智能、语义网等相关领域得到了广泛关注和深入研究。目前在数字图书馆领域,本体资源仍然是种稀缺资源。作为“基于本体的数字图书馆信息检索模型”研究课题的一部分,我们构建了“国共合作”历史领域本体,希望利用本体的思想和方法来对数字图书馆中的人文历史学科资源进行知识组织和知识表现。本文将介绍我们在历史领域本体构建方面所进行的工作,探讨在领域本体构建过程中所遇到的问题及其解决方法,希望我们所做的工作能为数字图书馆相关领域的本体构建研究提供有价值的参考。     

典型标签本体模型的比较分析研究

本体与大众分类中标签的结合研究是目前相关领域的研究热点,国内外众多学者针对标签的多样性、模糊性等缺陷,构建了多种标签本体模型,其中,Tag Ontology、SCOT和MOAT是最具典型性的三种标签本体模型.本文首先分析了这三种典型标签本体模型的构建原理,然后以资源、标签、标引者、标签集和含义等元素为比较标准,分别从基本信息、类和属性等方面对三个标签本体模型的适用性和完备性进行了详细的比较研究,最后分析和总结了三者各自的功能特点和不足,并提出了标签本体未来研究的几点思路,即整合三种典型模型、构建基于多语种的标签本体模型和构建与更新多领域的在线本体库.     

数字图书馆异构数据源的分层式本体整合方法研究

针对数字图书馆异构数据源的语义整合难题,介绍基于多层本体的语义整合方法,设计了基于多层本体整合的数字图书馆系统框架,指出实现多层本体整合的关键技术,诸如领域本体的构建和本体间的映射实现等.     

领域本体的构建方法研究

领域本体构建是一项复杂的系统工程。从国内外本体和领域本体研究出发,比较分析了典型的领域本体构建方法,提出循环式领域本体构建法,并使用该方法构建软件缺陷领域本体。     

面向数字图书馆的本体自动构建

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。     

从多个RDFS本体中抽取子本体

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。     

国外本体协调研究前沿进展及热点分析

近年来国际学术界在本体对应研究方面呈现三个主要特征:一是投入了更多关注,使相关研究日臻成熟;二是在开放语义网络环境下,研究人员更青睐于多本体的匹配与对应,并且本体对应已成为学术界构建适于分布式网络结构的多本体协同系统的主要手段;三是越来越多的研究成果已经从基础理论研究转向了针对具体问题的实证研究。但开放性、分布式的语义Web环境对现有不同本体间的协调应用提出了挑战。通过对2000年以来国际学术界关于本体协调相关文献和研究成果的梳理,阐明了以本体映射为核心的本体协调各要素之间的关系,并对本体合并、本体集成与本体对应三条本体协调主要发展路径的前沿热点进行了分析,指出未来本体协调的相关研究将继续沿着"本体构建→本体合并→本体集成→本体对应"这一总体路径向前发展。     

面向数字图书馆的本体学习研究

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。     

基于Ontology的Web文本分类法

传统方法处理文本分类时都需要进行文本训练,并且在文本表示时需要抽取特征项。搜集训练文本的过程需要费时费力的人工参与,而且中文信息的特征项抽取工作难度较大。为了解决这些问题,本文探讨了一种新的文本分类法———基于Ontology的Web文本分类法。该方法首先通过“知网”建立一个Ontology,然后根据分类体系建立每个类的Ontology,最后根据每个类的Ontology对文本进行分类。试验表明这种分类法与KNN分类法在准确率上相当,但比KNN方法稳定,在召回率上优于KNN方法。     

法律框架本体与顶层本体SUMO的映射研究

本体映射是本体集成的关键环节,也是实现本体间知识共享和重用的主要方法。本文从映射的方法入手,通过将法律框架本体的框架、词元、语义类型和框架元素分别与SUMO中的类建立联系来实现法律框架本体与SUMO映射的目的。     

领域本体映射的语义互联方法研究——以药物本体为例

认为领域本体自身结构的复杂性和领域本体之间的异构性,使领域本体映射方法成为实现本体映射的难点之一。提出多领域本体映射与聚类理论模型,并以该模型为指导,选取药物领域本体RxNorm与NDF-RT(美国国家药物文件-参考术语)进行映射实例研究,提出RxNorm与NDF-RT两个领域本体之间映射的一种新方法,并利用NDF-RT提供的药物分类信息实现RxNorm本体中药物信息的分类聚合,为数字资源的语义互联提供新思路。     

领域Ontology概念描述体系构建方法探析

通过对Ontology构建研究存在的问题,以及与传统信息组织方式之间的关系进行详细分析的基础上,吸取笔者在具体构建过程中的经验教训,对构建领域Ontology概念描述体系的有效方法与途径进行了深入探讨,并在提出解决方案的同时,着重探讨了已有公认领域知识以及领域专家有效参与这两个快速构建领域Ontology概念描述体系必备条件的实现途径与方法。     

近两年来国外有关本体基本问题的主要研究述评

本体的创建、描述、映射、演化与评价是本体研究的基本问题。从基于深层网页的本体创建、基于领域知识自动本体建设系统和本体构建与共享的合作环境等角度概述本体创建的基本研究进展;从本体可视化、Web中本体检索系统的设计和本体演化等角度介绍本体的改进与完善。其它如关于本体与语义Web、本体评价的研究进展,本体应用障碍分析同样值得关注。     

基于统计自然语言处理技术的领域本体半自动构建研究

本体的构建是影响语义Web成功与否的重要因素之一.本文借鉴机器学习以及自然语言处理等技术成果尝试半自动构建本体,以专业研究论文为研究语料,采用N-Gram文本表达法从语料中抽取关键概念,计算主题度获取领域概念.利用改进的层次聚类算法对领域概念进行聚类以获取其等级体系,采用句法分析与统计相结合的方法从语料中获取可能的主、谓、宾模式为领域关系提供参考,并以农业史为例,设计开发了一个领域本体半自动构建实验系统,文中重点介绍了本体构建中概念的获取、等级关系、领域关系的构建以及形式化处理等关键技术的实现过程.