以语义图示实现可视化知识表征与建模的研究综述

在读图时代,数字化学习要求注重知识的可视特征,并要求克服浅阅读的缺陷以激发思维的发展;电子课本中知识的可视化呈现和相应的语义图示工具,可帮助学习者达到更理想的阅读理解和思维训练的效果,从而达到深层阅读的目的。文章对"语义图示"和"知识表征与建模"相关的研究成果、方法作以梳理与分析,其中包括图示、图式与语义及其相互关系、知识表征、知识建模与模型、建模语言、图示技术与语言等内容。在此基础上,对本研究框架进行了简要介绍,最后对以深层阅读和思维发展为目标的语义图示进行了后续研究展望。     

基于语义网的设备知识管理

为了对设备各方面的知识进行高效而有序的管理,有必要引进当前先进的信息技术。本文分析了目前设备管理系统中的不足之处,介绍了知识管理对设备管理的作用,并根据知识管理的流程和语义网技术的特点,提出了一个基于语义网的设备知识管理架构,探讨了在设备知识管理活动中如何运用语义网方法进行设备知识的获取、表示与访问。     

面向教学管理系统的知识库设计研究

知识库建立的两个关键问题,一是知识获取,二是知识表示。首先对语义网络做了简单的介绍,包括语义网络形式化语言的基本概念和核心内容;其次,介绍了基于语义网络形式化语言的知识获取与知识库构建。     

汉语复句本体知识的形式化初探

探索汉语复句本体知识建模,实现复句句法语义知识的形式化,是汉语复句信息工程的重要内容。文章设计了一套复句本体体系的语义关系标记,描绘了复句实例的关系路径表示方法;借助语义关系标记和数理逻辑思想来刻画复句句法语义特征,在此基础上定义了汉语复句的形式化函数;探讨了复句关系词库和关系层次自动划分等句法知识的表示问题,以复句关系层次处理器和层次划分函数来表示复句的句法语义关系。相关语例分析验证了本文研究的有效性。     

知识图谱新近研究进展及其在教育领域的应用挑战

知识图谱是人工智能大数据时代研究和应用的热点。本研究运用内容分析的方法,基于Web of Science、Scopus 和 CNKI 数据库,对10年来国内外相关知识图谱研究进行分析,首先厘清了知识图谱的本质内涵,即一种运用语义网络结构组织知识的知识库;然后确定了模式定义、知识抽取、知识融合和知识更新的知识图谱主要构建流程,系统梳理分析了各个构建步骤的现有进展和研究不足;最后立足教育领域给出教育领域知识图谱的研究框架,并从融合领域特征进行图谱模式表征、跨域融合与自动更新图谱模式、建立健全图谱标准化评估框架以及向教育认知图谱加速转型四个方面分析了未来教育领域知识图谱研究面对的挑战与展望。     

本体理论视角下高职网络课程知识管理模型的构建

本文分析了当前高职精品网络课程在知识管理中存在的问题,提出了在本体理论视角下构建课程知识管理模型的设计思想和建模步骤,并以《C程序设计》课程为案例,建立了基于本体的知识管理模型,同时分析了课程知识语义检索机制的实现方法。     

基于知识网格的教育知识管理体系架构

知识网格是关于语义的网络,在语义层级上实现知识的管理和共享服务。将知识网格技术与教育知识管理的工具、方法结合,能够实现教育知识的有效管理和共享。本文基于知识网格在教育知识管理方面的优势,构建了以服务为导向、基于知识网格的教育知识管理体系模型,该模型分为三个层次:资源实体层、知识网格中间层和知识网格应用层。依据教育知识管理的流程,详细阐述了各部分的功能以及各部分之间是如何协调服务的,借以更有效地实现教育知识共享和知识服务。     

OVER语义的意象图式观

语义分析存在如语义场理论,成分分析,语义公设等分析研究的方法．认知语言学家们从一种全新的角度对OVER语义加以探讨,提出新的阐释方法．基于本领域对OVER的研究,本文从意象图式的视角解析OVER,并尝试一种新的意象图式结合方式对OVER语义加以分析,即将OVER用法大致分化为静态场景与动态场景,并结合意象图式中的路径图式与容器图式,对OVER的语义提出见解．从而使对OVER的理解简单明了化。     

基于语义波理论的高中英语学科知识建构

知识建构一直备受关注。知识的有效积累并不是通过简单的传授实现的,而是通过知识建构完成。高中是学生逻辑思维发展的关键时期,因此高中阶段的知识建构也受到了学者们的关注。研究知识建构的视角颇多,但从语义波视角来研究高中英语学科知识建构的研究还比较少见。本文介绍了语义波的相关理论,并从语义波视角分析了高中英语课堂知识建构过程,继而为英语课堂教学及英语学习提供一些启示。     

一种基于概念的信息检索方法

为了获取词语在文章中的语义权重,解决词语的同义、多义模糊问题,提升信息检索的效率,提出了一种基于概念的检索模型,模型中设计了一种形式化的文本内容表示框架,框架由2部分构成:文章的“领域”以及“情景与背景”信息,并由概念(形式化语义)加以表示.同时,提出了提取该概念框架的方法,给出了用于框架与检索要求间匹配的两阶段平滑算法.实验表明,在TREC6提供的小规模语料集下,采用所提出方法的信息检索模型与传统模型相比,平均召回准确率提升了约10%,效果显著,充分说明了基于本文描述方法构建的、以概念作为处理中介的信息检索系统的有效性和可行性.     

论语义的理论框架及其科学意义——语义的“实践—知识论”

语义的构成,西方国家理论很多,流派纷呈,但他们没有回答清楚一个基本问题———语义究竟是什么？“实践—知识论”认为语义是人类在实践中获得的知识的语言表达。其理论框架为实践—知识—语言表达。根据这个理论框架,可以批判语义杜撰论、语言决定论、欧美分析哲学等唯心主义语义学思想,并可说明其在建立、证实其它学术思想中所起的作用     

基于本体的网络课程知识管理模型构建

分析了网络课程存在的问题,介绍了基于本体的知识管理的特点,提出了构建基于本体的网络课程知识模型的策略。以《远程教育学》课程为例,建立了基于本体的网络课程知识表示,分析了知识语义检索服务的实现方法。     

语义分析环境下函数依赖确定方法的研究

从三种传统的确定函数依赖的方法基础上,分析了各种方法的优劣;并从语义分析的角度将数据库设计中用于需求描述的词汇进行分类;最后提出了在显式语义、隐式语义和强制语义环境下函数依赖的确定方法.     

基于PLSA的智能学习支持系统

LPSS是由多种功能模块组成的智能学习支持系统,概率潜在语义分析PLSA是基于概率的一种新的潜在语义分析算法。文中对比论述了PLSA与LSA算法,并在此基础上分析了其他构建学习支持系统的方法,阐明PLSA相比于其他方法的优势。提出了基于PLSA的学习支持系统的具体设计与实现。     

基于语料库的大学英语教材词汇深度知识研究——以动词为例

本文将利用语料库方法以大学英语教材为对象,以《自然语法》为参照,研究高频动词的词汇深度知识在语法搭配,词汇搭配,语义偏好和语义韵方面的呈现特点.研究发现,大学英语教材较全面体现了典型语法搭配,并呈现给学习者正确的语义偏好和语义韵特征,但对词汇搭配虽然有一定频数的呈现(平均占出现频率的20%),但平均只有不到1/2种类的词汇搭配得到呈现.本研究的意义在于:给大学英语教师词汇深度教学提供一些建议.     

基于颜色和情感语义特征的感性图像检索

针对图像底层视觉特征与高层情感语义间的语义鸿沟,分析色彩与情感的关系,建立情感空间,采用概率神经网络建立图像颜色特征与情感空间的映射,融合图像底层视觉特征和人类情感特征,提出并实现了一种感性图像检索方法。实验结果证明了该方法具有较好的效果,为图像情感语义的研究提供了一种行之有效的解决方案。     

基于本体环境迁移的信息共享方法(英文)

为了更好地实现基于分布式本体的知识共享, 提出了一个基于本体环境迁移(OCI)的方法. 该方法同传统的本体集成和映射方法相比, 能减少实现复杂度. 该方法可以分成3个阶段: 给定术语的语义环境确定, 本体术语之间的语义相似度计算以及本体环境迁移. 针对分布式本体的一个本地术语, 其本体环境可以通过使用语义相似度计算从与该术语最相关的本地本体中确定和抽取. 然后, 该环境将被动态地迁移到源本体以获取更丰富的语义信息. 采用多智能体技术, 开发了一个分布式知识共享系统(DKSS)以演示该方法的使用. 实验结果显示, 该方法对分布式本体知识共享是有效的, 不需要维护全局本体或复杂的本体映射, 因此具有更好的可维护性和可伸缩性.     

工业设计专业学生色彩知识与应用能力分析

文章对工业设计专业学生应该掌握的色彩知识及色彩应用能力进行了深入的分析,认为颜色视觉的形成和光与色的关系、颜色的基本属性、颜色混合规律、色彩心理及色彩语义、颜色的表示方法、颜色的搭配规律等知识是工业设计专业学生应该掌握的色彩基本知识,颜色表达和沟通能力、颜色成分分析能力、色彩搭配能力、运用色彩语义进行设计的能力、根据产品材料调整色彩的能力等是工业设计专业学生必须具备的能力。     

语用对潜在歧义实现的制约作用

歧义有句法歧义、语义歧义和语用歧义,句法与语义密切相关,这也是大家所关注的焦点,然而句法、语义和语用也密不可分,特别是隐藏在语言背后的社会文化知识,割裂它们,则有些现象就难以得到正确的解释。就冯志伟先生的三篇相关的文章,具体讨论了这一问题,与冯志伟先生商榷。     

基于语义的领域知识检索系统的设计及实现

传统的检索工具是基于关键词的,在领域知识检索方面局限性很大,语义网的出现使信息检索提升到语义的层次,它使得领域知识的获取更加高效和准确．本文提出了基于语义的领域知识检索模型,设计并实现了JADE平台下基于语义的领域知识检索原型系统．对原型系统的测试结果表明,该系统能够快速发现领域研究者构成的集群并获取领域研究者的相关信息．