中文信息处理中的语义关系表示探析

根据目前中文信息处理的现状对自然语言在句法结构与语义结合方面的需求，对美国加州大学伯克利分校构建的框架网络工程进行探索与研究，详细分析框架网络数据库中最重要的框架关系，并利用这些关系将词汇进行联系形成网状数据库，目的在于利用词与词间的关系进行信息抽取或信息检索时，能够方便准确地进行信息处理并得到理想结果。     

一种基于本体的XML文档语义提取方法

介绍一种解释XML文档语义的方法。该方法使用RDF Schema描述的本体来对XML文档进行语义提取，并将结果以RDF数据模式（三元组）表现出来。     

基于ontology的语义检索模型架构

目前的web信息检索中，存在着检索效率低下的问题，很难满足普通用户基于自然语言的检索要求，也不具备语义推理能力，无法实现智能化的检索。而源于知识工程和人工智能领域的本体理论和技术，能够很好地处理自然语言理解问题和具有基于语义的推理机制，因此成为改进传统信息检索方式的良好工具。本文就运用本体理论。在对目前的各种研究进行了调查以后，区别了几个关键的容易混淆的概念，然后提出了一个基于ontology的、web环境下的语义检索系统的结构模型。     

语义网络多面观

在可扩展标记语言XML、资源描述框架RDF、本体互换语言OIL和其他新出现的标准的帮助下，语义Web有可能对已经存在的Web数据提供更多的结构和意义，这将会引导WWW发展到一个新的全球性网络：语义Web在这个网络上可以发现很多有效的信息。语义Web的实现将会对下一代的数字图书馆产生巨大的影响。     

图书馆服务链模型构建

对图书馆服务链的特点、分类、模型以及图书馆服务链与知识组织链、用户知识需求链之间的关系作了分析与研究，指出图书馆服务链是为用户提供全过程、全方位、一体化、个性化知识服务的最有效方法。     

语义Web与Ontology研究

本文介绍了语义Web和Ontology的概念特征，探讨了语义Web与Ontology的关系，结合信息检索研究了Ontology在语义Web中的应用，并对实现中需解决的问题进行了说明。     

基于文本的信息过滤模型

信息过滤技术用于帮助用户在动态信息流中过滤出用户感兴趣的信息。通过对信息过滤概念的阐述,抽象出这类系统的一般模型。介绍了布尔模型、向量空间模型、潜在语义索引模型和神经网络模型等四种信息过滤模型,并就其特点进行了分析。     

分析“A：B”式报纸标题各种语义关系的使用频率

一、“A：B”式报纸标题及其研究概况 “A：B”式报纸标题指的是带有冒号的报纸标题，A、B分别代表冒号前后的内容。在“A：B”式报纸标题中，A既可能是体词性成分也可能是谓词性成分。例如：     

数字图书馆互操作综述

互操作是实现数字图书馆 (DLs)的集成或联邦所面临的中心问题。文章对DLs互操作的研究现状及关键技术进行了综述与讨论 ,主要内容包括 :⑴DLs互操作协议、DLs中间件、DLs中的信息发现、语义互操作和元数据互操作 ;⑵DLs互操作的实现方法及评价标准。最后 ,指出了DLs互操作今后的研究方向。     

根据用户的浏览行为确定网页页面等级的方法

本文分析了用户的浏览行为特征。根据用户在页面中的滞留时间和用户对页面中的超文本链的点击情况 ,建立了计算页面等级的综合法 ,并建立了相应的数学模型