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本体学习研究综述 被引量:242
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作者 杜小勇 李曼 王珊 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1837-1847,共11页
近年来,本体学习技术逐渐成为计算机科学领域的一个研究热点.根据数据源的结构化程度(结构化、半结构化、非结构化)以及本体学习对象的层次(概念、关系、公理),将本体学习问题划分为9类子问题.分别阐述了这9类问题的基本特征、常用的方... 近年来,本体学习技术逐渐成为计算机科学领域的一个研究热点.根据数据源的结构化程度(结构化、半结构化、非结构化)以及本体学习对象的层次(概念、关系、公理),将本体学习问题划分为9类子问题.分别阐述了这9类问题的基本特征、常用的方法和最新的研究进展,并在此分析框架下进一步介绍和比较了现有的本体学习工具.最后,讨论了存在的问题,指出了未来的研究方向. 展开更多
关键词 本体 本体学习 概念 关系 公理
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面向知识网格的本体学习研究 被引量:19
2
作者 刘柏嵩 高济 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第20期1-5,共5页
网格计算正在从单纯的面向大型计算的分布式资源共享发展为一种面向服务的架构,以实现透明而可靠的分布式系统集成。网格智能是指如何获取、预处理、表示和集成不同层次的网格服务(如HTML/XML/RDF/OWL文档、服务响应时间和服务质量等)... 网格计算正在从单纯的面向大型计算的分布式资源共享发展为一种面向服务的架构,以实现透明而可靠的分布式系统集成。网格智能是指如何获取、预处理、表示和集成不同层次的网格服务(如HTML/XML/RDF/OWL文档、服务响应时间和服务质量等)的数据和信息,并最终转换为有用的智能(知识)。因为高层知识将在未来的网格应用起到越来越重要的作用,本体是知识网格实现的关键。文章提出了一种实现从Web文档中本体(半)自动构建的本体学习框架WebOntLearn,并讨论了本体学习中领域概念的抽取、概念之间关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术。 展开更多
关键词 知识网格 本体 本体学习 WEB挖掘
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一种从关系数据库学习OWL本体的方法 被引量:17
3
作者 许卓明 王琦 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期208-211,共4页
提出了一种从关系数据库学习OWL本体的方法.该方法在形式化表示关系数据库模式和OWL本体的基础上,遵循从关系数据库模式到OWL本体的一组通用映射规则.基于Java 2平台的原型工具实现和案例研究证明了该方法的有效性.
关键词 本体学习 关系数据库模式 本体工程 OWL 语义WEB
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植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法 被引量:19
4
作者 赵明 杜亚茹 +3 位作者 杜会芳 张家军 王红说 陈瑛 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期278-284,共7页
采用本体学习的方法,以百度百科植物类词条内容的非结构和半结构化中文文本信息作为语料进行处理。使用一种有指导的基于依存句法分析的词汇-语法模式来获取植物领域的概念、分类和非分类关系,并分别利用基于词表过滤的方法和给模式添... 采用本体学习的方法,以百度百科植物类词条内容的非结构和半结构化中文文本信息作为语料进行处理。使用一种有指导的基于依存句法分析的词汇-语法模式来获取植物领域的概念、分类和非分类关系,并分别利用基于词表过滤的方法和给模式添加限制的方法,较大程度地提高了关系抽取的精确度,完成在轻量级本体的基础上自动构建重量级本体。该方法建立了一个特定领域语料的概念层次,提高了最具代表性的分类和非分类关系的发现,并使用OWL语言形式化表达抽取结果。实验表明,该方法在非分类关系抽取上取得了较好的结果,为该领域知识图谱构建奠定了基础。 展开更多
关键词 植物领域本体 知识图谱 非分类关系 本体学习 百度百科
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面向本体学习的中文专利术语抽取研究 被引量:18
5
作者 王昊 王密平 苏新宁 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2016年第6期573-585,共13页
本文提出了一个无或少训练语料环境下抽取中文专利术语的解决方案。以"钢铁冶金"领域专利文本为例,首先总结了该领域中文术语的基本特征,进而建立了基于字角色标注的机器学习术语识别模型,并通过循环迭代方式重复条件随机场... 本文提出了一个无或少训练语料环境下抽取中文专利术语的解决方案。以"钢铁冶金"领域专利文本为例,首先总结了该领域中文术语的基本特征,进而建立了基于字角色标注的机器学习术语识别模型,并通过循环迭代方式重复条件随机场的学习过程,最大限度避免因核心词汇库代替人工带来的标注不准确不充分问题;在此基础上,进一步依据合成规则构造新术语,并经过领域专家确认后添加至核心词汇库中。经过实验论证,基于字角色标注的基本术语抽取F1值高于94%,而基于合成规则的复杂术语抽取准确率也可达到75%。在7597件专利的题名和摘要文本中,最终可获得中文基本术语244672个,合成术语61536个,为领域本体的构建奠定了基础。 展开更多
关键词 中文专利术语 机器学习 条件随机场 字角色标注 循环迭代 合成规则 本体学习
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本体学习:原理、方法与相关进展 被引量:9
6
作者 孔敬 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2006年第6期657-665,共9页
本体学习是自动或半自动构建本体的一系列方法和技术。本文概述了本体学习的研究状况。描述了本体学习的框架结构,总结了本体学习的技术、方法与算法,提出了当前本体学习研究的问题与难题以及进一步研究方向。
关键词 本体学习 本体构建 自动抽取 概念抽取 概念聚类
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面向文本的本体学习研究概述 被引量:10
7
作者 贾秀玲 文敦伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第2期181-185,共5页
对本体(ontology)的研究在计算机领域变得越来越广泛,但手工构造本体是一项繁琐而辛苦的任务,还会导致知识获取瓶颈。本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的(半)自动构建。本体的学习可以面向文本、... 对本体(ontology)的研究在计算机领域变得越来越广泛,但手工构造本体是一项繁琐而辛苦的任务,还会导致知识获取瓶颈。本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的(半)自动构建。本体的学习可以面向文本、知识库、结构化数据、半结构化数据和无结构数据。本文主要介绍了面向文本的本体学习,并对其中的学习内容、学习方法、学习工具、学习过程和系统评价等关键技术进行了说明,特别介绍了学习方法中的基于统计的方法、词汇句法模式法和形式概念分析法并对其优缺点做了简单的分析。 展开更多
关键词 本体 本体学习 知识获取 学习方法 评价方法
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基于扩展关联规则的中文非分类关系抽取 被引量:15
8
作者 温春 石昭祥 辛元 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第24期63-65,共3页
提出一种扩展的关联规则法用于抽取中文非分类关系,在利用普通关联规则抽取出非分类关系概念对后,通过语言学规则抽取相应的非分类关系名称。该方法克服了普通关联规则法无法得出具体非分类关系名称的缺点,能够确定非分类关系的定义域... 提出一种扩展的关联规则法用于抽取中文非分类关系,在利用普通关联规则抽取出非分类关系概念对后,通过语言学规则抽取相应的非分类关系名称。该方法克服了普通关联规则法无法得出具体非分类关系名称的缺点,能够确定非分类关系的定义域和值域。实验结果表明仅使用扩展的关联规则法进行非分类关系抽取即可完成任务,无须对概念对与"谓语"动词之间的紧密程度进行验证。 展开更多
关键词 本体学习 非分类关系 关联规则
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多民族语言本体知识库构建技术 被引量:15
9
作者 赵小兵 邱莉榕 赵铁军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期71-74,共4页
语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明,其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节,跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领域中都有广泛的应用。该文旨在描述统... 语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明,其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节,跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领域中都有广泛的应用。该文旨在描述统一标准、统一接口的多民族语言本体知识库的创建思路,以及包含的若干问题,例如:多民族语言中共有概念的一般表示与各民族语言特有的事物表达方式的规律,基于词汇语义的、包括汉语、英语及少数民族语言在内的多民族语言语义本体的表示理论与方法等。 展开更多
关键词 知识库 语义本体 词典扩充 本体学习
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基于本体学习算法的学科本体辅助构建研究——以学习元平台语文学科知识本体的构建为例 被引量:15
10
作者 丁国柱 余胜泉 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2015年第3期81-89,124,共10页
人工构建基础学科领域本体是一项复杂的工作,结合领域专家和本体学习是较快建立学科本体的方法。该研究在分析基础教育语文学科知识分类体系基础上,把语文学科知识本体分为语文知识本体、语文教材本体和语文学科教学本体,构建了语文学... 人工构建基础学科领域本体是一项复杂的工作,结合领域专家和本体学习是较快建立学科本体的方法。该研究在分析基础教育语文学科知识分类体系基础上,把语文学科知识本体分为语文知识本体、语文教材本体和语文学科教学本体,构建了语文学科的骨架本体,同时利用TF-IDF算法实现本体学习,提取语文学科中的关键概念和关系,完善语文骨架知识。该研究依托学习元平台实现,从一定规模的领域文档中获取关键概念及其关系,成功构建了包含1303条概念、136条关系、269012条实例的语文学科本体库,并开展了语义检索和学习资源标注应用。 展开更多
关键词 本体 本体学习 语文学科本体 语文学科知识体系
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一种本体学习中分类关系提取方法的研究 被引量:11
11
作者 贾秀玲 文敦伟 《计算机技术与发展》 2007年第10期31-33,36,共4页
本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的自动半自动构建,可解决本体手工构建的不足。根据本体学习目前的研究现状,提出了一种从文本中半自动获取本体中分类关系的实现,讨论了本体学习中概念抽取和概... 本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的自动半自动构建,可解决本体手工构建的不足。根据本体学习目前的研究现状,提出了一种从文本中半自动获取本体中分类关系的实现,讨论了本体学习中概念抽取和概念间分类关系抽取等关键技术。实现了本体中分类关系提取,对于非分类关系的提取还有待研究。 展开更多
关键词 本体 本体学习 概念 分类关系
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基于两层向量空间模型和模糊FCA本体学习方法 被引量:13
12
作者 邢军 韩敏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期443-451,共9页
本体是WWW进化为语义Web版本的瓶颈,手工构造本体费时费力,本体学习技术使得在文本中自动构造本体成为可能,但存在通用性差和准确性低等问题.提出以面向对象思想的分析方法为基础,把传统的单层文本向量空间模型(VSM)改进为2层向量空间模... 本体是WWW进化为语义Web版本的瓶颈,手工构造本体费时费力,本体学习技术使得在文本中自动构造本体成为可能,但存在通用性差和准确性低等问题.提出以面向对象思想的分析方法为基础,把传统的单层文本向量空间模型(VSM)改进为2层向量空间模型(double vector space model,D-VSM),该模型不仅具有属性特性,而且还具有很强的关系特性.在此模型的基础上,引入模糊形式概念分析(fuzzy formal concept analysis,FFCA)本体学习技术.该技术充分考虑D-VSM模型中的数据分布特点,较好地解决本体学习通用性、本体关系获取等问题.基于上述方法实现一个本体学习工具,为本体的(半)自动构造提供有力的支持. 展开更多
关键词 本体学习 模糊形式概念分析 向量空间模型 本体关系 本体概念
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基于形式概念分析的学科术语层次关系构建研究 被引量:14
13
作者 王昊 朱惠 邓三鸿 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第6期616-627,共12页
本体是领域知识的有效组织和描述,本体学习则是实现本体自动构建的方法体系和技术集合。本文以本体学习理论为指导,提出了一种以文档一术语空间为核心、形式概念分析(FCA)为手段的中文领域本体层次结构自动构建的有效方法,并以“... 本体是领域知识的有效组织和描述,本体学习则是实现本体自动构建的方法体系和技术集合。本文以本体学习理论为指导,提出了一种以文档一术语空间为核心、形式概念分析(FCA)为手段的中文领域本体层次结构自动构建的有效方法,并以“白血病”领域为例,对面向学科资源的医学专业术语层次关联的抽取进行了详细论证,具体包括专业术语的抽取和筛选,术语文档关联的修正等数据清洗过程;文档术语矩阵的建立,领域概念格的自动生成,以及概念格中术语属性的层次关联建立等FCA过程;术语层次关联的自动OWL描述和存储,和领域本体的概念检索和可视化展示过程等。 展开更多
关键词 学科术语 层次关系 本体学习 形式概念分析 概念格OWL
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基于社会性标注的本体学习方法 被引量:14
14
作者 刘凯鹏 方滨兴 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1823-1834,共12页
由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基... 由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基于此模型推导出本体学习算法.首先利用集合论的方法确定标签之间的包容关系,并将其表示为标签包容关系图.在将此图转化为层次关系时,为解决包容关系的不一致性,提出一种基于随机游走的标签普遍性排序方法.最后提出一种自顶向下的凝聚式层次聚类算法来生成概念层次结构.在实际社会性标注系统中采集的数据集上进行的实验表明,与目前的代表性方法相比,文中提出的方法在性能上有明显的提高. 展开更多
关键词 社会性标注 本体学习 包容关系 随机游走 凝聚式层次聚类
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基于上下文的领域本体概念和关系的提取 被引量:14
15
作者 张玉芳 杨芬 +1 位作者 熊忠阳 陈小莉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第1期74-76,共3页
目前本体学习的研究重点在于概念及关系的提取,概念提取领域一致度与领域相关度相结合的方法取得了比较好的效果,而关系提取则主要采用基于关联规则的方法。这种本体概念、关系学习方法由于只考虑词频,提取结果准确性欠缺。针对这种缺陷... 目前本体学习的研究重点在于概念及关系的提取,概念提取领域一致度与领域相关度相结合的方法取得了比较好的效果,而关系提取则主要采用基于关联规则的方法。这种本体概念、关系学习方法由于只考虑词频,提取结果准确性欠缺。针对这种缺陷,在统计的基础上考虑了语义因素,利用词汇上下文计算概念的语义相似度并将其应用到概念与关系提取中。实验结果表明,词汇上下文与传统统计相结合的方法能够有效改进概念和关系提取的准确度。 展开更多
关键词 本体学习 上下文 概念提取 关系提取 语义相似度
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基于文本的本体学习方法研究 被引量:11
16
作者 梁健 王惠临 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2007年第1期112-115,17,共5页
本文介绍了当前基于文本的本体学习主要方法,在种子概念的基础上,设计了一种基于文本的本体学习方法,同时分析了术语获取、概念分类、关系获取等基于文本的本体学习关键技术。实验表明,借助种子概念能够从纯文本中抽取概念,对概念进行分... 本文介绍了当前基于文本的本体学习主要方法,在种子概念的基础上,设计了一种基于文本的本体学习方法,同时分析了术语获取、概念分类、关系获取等基于文本的本体学习关键技术。实验表明,借助种子概念能够从纯文本中抽取概念,对概念进行分类,为本体开发提供基础。 展开更多
关键词 本体 本体学习 种子概念
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基于非结构化数据的本体学习研究 被引量:8
17
作者 王红滨 刘大昕 +1 位作者 王念滨 张万松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第26期30-33,共4页
语义Web的创建需要一套共同的标准概念体系,即本体(Ontology)。而现在本体的构造手段仍然是以手工构造为主,效率和准确率都非常低,很容易导致知识获取的瓶颈。近年来,自动创建领域本体可以克服手工方法的不足,成为当前的研究热点之一;... 语义Web的创建需要一套共同的标准概念体系,即本体(Ontology)。而现在本体的构造手段仍然是以手工构造为主,效率和准确率都非常低,很容易导致知识获取的瓶颈。近年来,自动创建领域本体可以克服手工方法的不足,成为当前的研究热点之一;本体学习是自动或半自动构建本体的一系列方法和技术。提出了一种利用知网,基于非结构化数据的特定领域概念及其之间关系的提取算法,从军事领域选取4个种子概念:舰、导弹、机和炮,并通过实验测试了该算法。 展开更多
关键词 语义网 本体 本体学习 种子概念 模式
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基于事件的知识处理研究综述 被引量:10
18
作者 周文 刘宗田 孔庆苹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第2期160-162,184,共4页
本文对近年来基于事件的知识处理研究进行了综述,从事件的定义开始,到事件的表示、提取方法和具体应用来说明该领域的研究进展。许多科学家认为人们是以事件为单位来体验和认识世界的,事件符合人们的正常认知规律,对事件的研究有广阔的... 本文对近年来基于事件的知识处理研究进行了综述,从事件的定义开始,到事件的表示、提取方法和具体应用来说明该领域的研究进展。许多科学家认为人们是以事件为单位来体验和认识世界的,事件符合人们的正常认知规律,对事件的研究有广阔的前景,将成为基于概念的知识处理技术的必要补充和发展,为知识处理注入新的活力。 展开更多
关键词 事件 知识表示 知识处理 本体 本体生成
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ODL:一种基于本体的新型数字图书馆 被引量:11
19
作者 刘柏嵩 《大学图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2005年第3期11-15,22,共6页
文章提出一种新型的基于本体的数字图书馆框架ODL。它通过本体为基础的概念级支持,将传统索引和搜索方案中基于关键词的方式扩展到基于知识的方式。同时讨论了这种新型模型下的数字图书馆关键技术,包括基于本体的内容组织、基于本体的... 文章提出一种新型的基于本体的数字图书馆框架ODL。它通过本体为基础的概念级支持,将传统索引和搜索方案中基于关键词的方式扩展到基于知识的方式。同时讨论了这种新型模型下的数字图书馆关键技术,包括基于本体的内容组织、基于本体的信息集成和基于Web的本体学习等。 展开更多
关键词 数字图书馆 本体 基于WEB 关键技术 内容组织 信息集成 关键词 索引
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一种智能化的数据分类、分级及保护模型 被引量:10
20
作者 黄洪 刘增良 余达太 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期921-927,共7页
结合本体和粗糙集理论,提出了一种数据分类分级及保护模型.从业务流程的角度出发对数据进行分类,建立分类数据本体;利用粗糙集理论对数据进行属性约简,并利用规则对约简后的数据进行智能分级,进而对不同等级的数据采取不同的保护措施;... 结合本体和粗糙集理论,提出了一种数据分类分级及保护模型.从业务流程的角度出发对数据进行分类,建立分类数据本体;利用粗糙集理论对数据进行属性约简,并利用规则对约简后的数据进行智能分级,进而对不同等级的数据采取不同的保护措施;还利用粗糙集理论从历史数据中挖掘规则,进行本体学习.以某省电力系统为例进行实验.结果表明,该模型能按照不同单位的特点对数据进行合理分类分级. 展开更多
关键词 知识本体 粗糙集 数据分类 本体学习
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