语义相似度Web服务合成策略的应用研究——以物流信息平台为例

研究语义Web服务匹配问题,提高匹配效率。传统Web服务基于关键字匹配,灵活性差,查准率和查全率偏低;语义Web服务引入机器可理解的语义信息,提高了信息共享程度及服务检索成功率,但服务响应慢,系统开销大。为了提高Web服务匹配效率,降低系统成本,提出一种基于语义相似度的Web服务混合匹配策略。首先对语义Web服务匹配问题进行分析,然后建立基于语义相似度的Web服务混合匹配模型,最后在西江物流平台中设计了一个基于语义Web服务的混合匹配框架。实际应用效果表明,混合匹配策略实现了语义Web的更好匹配,为客户提供更为快捷、准确的“寻车配货”服务。     

语义网环境下国外医学受控词表的发展及趋势

调查了Taxonomy Warehouse中医学受控词表的数量、规模、编制单位、学科分布、语种、应用等情况,介绍了UMLS、MeSH及ICD等主流医学词表的发展概况,认为语义网环境下,国外医学受控词表呈现出本体转化、智能更新与应用、用户协同编制、动态集成与分解、发布为关联数据等趋势。     

语义wiki在词表编制中的应用探讨

通过分析传统词表的发展瓶颈和语义wiki的特征,讨论了语义wiki用作词表技术平台的可行性与具体实现思路。最后指出语义wiki作为一种技术手段,它为传统词表研究与当前的语义网应用搭建了一个互通的桥梁,使得传统词表能够以较低的成本和较快的方式融入到当前的信息环境中来,从而发挥其作为组织工具和术语资源的双重作用。     

时间副词“正、在、正在”的形式语义分析

“正、在、正在”是一组语义极其相近的时间副词。它们的核心语义都表示事件的进行或状态的存续,但着重点不同“。正”着重于事件发生的时间位置“,在”强调事件所处的进行、存续之状态,而“正在”则既表示事件发生的时位,又强调事件进行时所呈现的状态。在此基础上,结合事件语义学、范畴语法以及谓词逻辑等理论,对其语义进行形式化描述,更加验证了语义特征分析的准确性以及时态分析的可靠性,也向实现中文信息处理又迈进一步。     

语言中的性别歧视及其发展研究

分析英语中的性别歧视现象,深入研究造成该语言现象的原因。从男性词、称谓语中的性别歧视现象、女性词语的“贬化”现象、男先女后的词序、谚语中的性别歧视现象五个方面分析英语中的性别歧视现象,把语言和社会文化紧紧联系起来,使人们深刻理解性别歧视现象产生的根源,意识到消除这种现象的必要性及其方法,为以后的研究做出贡献。     

Positioning in groups: a new development in systemic consultation

This article describes a new approach, employing a combination of Positioning Theory and Semantic Polarities, that educational psychologists can use to develop and facilitate change in organisations and groups. Resistance to change can be seen as reflecting a lack of the language that the members of an organisation need to participate effectively in the new discourses that are associated with change. Positioning Theory can be used to develop this new language of participation, which can then be used by all in the organisation or group to agree how development can happen and what their contribution to this would be.     

稀缺性理论与用户认知下的信息检索研究

将稀缺理论与用户认知理论结合,可以重新定义用户在信息检索过程中的认知行为,合理地阐明用户认知行为的发展趋势,提升信息检索研究的有效性与科学性。本文研究分析了稀缺心理对用户认知的动态影响过程,并在稀缺心理的基础上解释了用户潜在信息需求的深层原因。实验结果证明了用户的社交网络行为与信息检索行为之间存在一定的语义关系,通过提取用户社交网络数据,为研究用户个性化需求提供理论依据和参考依据,有利于信息检索个性化服务的实现。     

基于语义加权的引文网络社区划分研究

为提高引文网络社区划分的准确性,以文档之间的语义关系以及引文之间的引用关系为基础,结合词汇在文档中的位置关系等信息,构建基于词汇语义加权的引文网络。通过GloVe模型对词汇向量化以充分利用词汇语义信息,结合WMD模型度量文献之间的相似度,把文档相似度的计算转变为在约束条件下求线性规划最优解的问题,结合文本的内容及结构特征对网络中的边进行赋权,以Louvain社区发现算法对加权后的引文网络进行社区划分,并对划分后的社区进行分析与检验,实验证明GloVe-WMD模型可提高引文网络社区划分的准确度。     

基于多属性规则的生物医学语义关系研究

生物医学领域文献指数级增长亟需快速识别出领域内核心且关键的语义关系,开展领域知识发现研究。本文借鉴DisGeNET基于规则的关系得分方法设计思想,在专家咨询基础上,提出生物医学领域语义关系具有可靠性、重要性和新颖性3种属性,设定每种属性对应的指标及定量计算方法。通过分析结直肠癌领域关系计算结果,验证本文所提关系得分方法在关系重要性排序方面的有效性。该方法考虑维度更加全面,为生物医学领域知识图谱构建、知识发现等提供有益参考。     

Pronounce differently,mean differently: A multi-tagging-scheme learning method for Chinese NER integrated with lexicon and phonetic features

Named Entity Recognition (NER) aims to automatically extract specific entities from the unstructured text. Compared with performing NER in English, Chinese NER is more challenging in recognizing entity boundaries because there are no explicit delimiters between Chinese characters. However, most previous researches focused on the semantic information of the Chinese language on the character level but ignored the importance of the phonetic characteristics. To address these issues, we integrated phonetic features of Chinese characters with the lexicon information to help disambiguate the entity boundary recognition by fully exploring the potential of Chinese as a pictophonetic language. In addition, a novel multi-tagging-scheme learning method was proposed, based on the multi-task learning paradigm, to alleviate the data sparsity and error propagation problems that occurred in the previous tagging schemes, by separately annotating the segmentation information of entities and their corresponding entity types. Extensive experiments performed on four Chinese NER benchmark datasets: OntoNotes4.0, MSRA, Resume, and Weibo, show that our proposed method consistently outperforms the existing state-of-the-art baseline models. The ablation experiments further demonstrated that the introduction of the phonetic feature and the multi-tagging-scheme has a significant positive effect on the improvement of the Chinese NER task.