本文關(guān)鍵詞：基于領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)的本體映射系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： Yago Linked Open Data 金屬材料 背景知識(shí)庫(kù) 本體映射

【摘要】：本體映射是解決語(yǔ)義異構(gòu)的重要方法和手段,是當(dāng)前語(yǔ)義集成研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。隨著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)(Linked Open Data)的快速發(fā)展,一些大型的開放數(shù)據(jù)集提供了大量的不同領(lǐng)域的知識(shí)和結(jié)構(gòu),如果能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)集中蘊(yùn)含的領(lǐng)域知識(shí)應(yīng)用于領(lǐng)域本體之間的映射,必將有助于本體映射效果的改善。本文為了實(shí)現(xiàn)金屬材料本體映射,提出了一種基于金屬背景知識(shí)庫(kù)的映射策略,并設(shè)計(jì)了從Yago抽取金屬材料領(lǐng)域數(shù)據(jù),從而形成背景知識(shí)庫(kù)的方法。本課題做了以下研究工作:1)針對(duì)現(xiàn)有的開放性數(shù)據(jù)集(即,Yago),設(shè)計(jì)了基于字符串匹配算法和Yago結(jié)構(gòu)的特定領(lǐng)域知識(shí)的抽取策略和算法。首先定義關(guān)鍵字并利用字符串匹配算法獲得Yago中特定領(lǐng)域概念;然后根據(jù)抽取的特定領(lǐng)域概念,抽取領(lǐng)域知識(shí)和相關(guān)領(lǐng)域知識(shí),以便于生成一個(gè)領(lǐng)域本體;最后,根據(jù)所抽取的知識(shí)形成領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)。2)基于領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)了領(lǐng)域本體映射的策略。首先,將輸入本體中的概念(稱為候選概念)映射到背景知識(shí)庫(kù)中,即在領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)中尋找命中概念;然后,根據(jù)領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和命中概念,形成對(duì)應(yīng)的概念意群;設(shè)計(jì)了概念意群之間的比較策略和算法,獲得候選概念之間的匹配得分;最后,根據(jù)匹配得分確定候選概念之間的關(guān)系。3)以金屬材料領(lǐng)域?yàn)檠芯繉?shí)例背景,對(duì)方法的合理性和有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析和評(píng)價(jià)。此外,使用時(shí)間性能和F1-measure對(duì)所設(shè)計(jì)的領(lǐng)域知識(shí)抽取算法,知識(shí)庫(kù)形成算法以及映射算法分別進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所設(shè)計(jì)算法是可行的,并且時(shí)間性能是可以接受的。同時(shí),設(shè)計(jì)了原型系統(tǒng)可視化的展示了所抽取的金屬材料知識(shí)以及背景知識(shí)庫(kù),并且設(shè)計(jì)了一個(gè)映射系統(tǒng),詳細(xì)的展示了整個(gè)映射過程。
【關(guān)鍵詞】：Yago Linked Open Data 金屬材料 背景知識(shí)庫(kù) 本體映射
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG14;TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-11
• 1.1 論文的研究背景9
• 1.2 研究的主要內(nèi)容9-10
• 1.3 論文的章節(jié)安排10-11
• 第2章 相關(guān)工作綜述11-15
• 2.1 領(lǐng)域知識(shí)的抽取11-12
• 2.2 知識(shí)庫(kù)的填充12
• 2.3 本體映射12-15
• 第3章 從Yago中抽取金屬材料知識(shí)15-37
• 3.1 領(lǐng)域知識(shí)抽取問題描述15-16
• 3.2 基于Yago的領(lǐng)域知識(shí)的抽取方法16-26
• 3.2.1 創(chuàng)建候選關(guān)鍵字集合17-19
• 3.2.2 抽取Yago中的金屬材料知識(shí)19-23
• 3.2.3 抽取Yago中金屬材料相關(guān)知識(shí)23-26
• 3.3 基于Yago的金屬材料抽取算法實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)及抽取結(jié)果26-34
• 3.3.1 定義抽取相關(guān)類的閾值26-27
• 3.3.2 與其他算法比較F127-29
• 3.3.3 與其他算法比較時(shí)間性能29-30
• 3.3.4 評(píng)價(jià)候選關(guān)鍵字30-31
• 3.3.5 評(píng)價(jià)獲取目標(biāo)類的時(shí)間性能31-32
• 3.3.6 評(píng)價(jià)抽取實(shí)例的時(shí)間性能32
• 3.3.7 評(píng)價(jià)抽取類的時(shí)間性能32-33
• 3.3.8 方案中每一步的結(jié)果33
• 3.3.9 方案中每一步的時(shí)間33-34
• 3.4 抽取結(jié)果展示系統(tǒng)34-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 金屬材料背景知識(shí)庫(kù)的填充37-45
• 4.1 知識(shí)庫(kù)填充問題描述37-38
• 4.2 領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)填充方法38-41
• 4.2.1 填充算法39-41
• 4.3 背景知識(shí)庫(kù)填充算法實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)41-43
• 4.3.1 評(píng)價(jià)填充算法的準(zhǔn)確率41
• 4.3.2 評(píng)價(jià)相似度計(jì)算算法的時(shí)間性能41-42
• 4.3.3 評(píng)價(jià)填充算法的時(shí)間性能42-43
• 4.4 原型系統(tǒng)43-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第5章 基于領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)的本體映射方法45-65
• 5.1 基于領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)的本體映射問題描述45-46
• 5.2 基于領(lǐng)域背景知識(shí)庫(kù)的本體映射方法46-56
• 5.2.1 獲取候選概念數(shù)據(jù)集47-48
• 5.2.2 基于字符串相似度算法生成候選概念的命中概念數(shù)據(jù)集48-50
• 5.2.3 基于背景知識(shí)庫(kù)構(gòu)造候選概念對(duì)應(yīng)樹狀結(jié)構(gòu)50-53
• 5.2.4 比較兩個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)53-56
• 5.3 基于背景知識(shí)庫(kù)的本體映射算法實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)56-61
• 5.3.1 定義獲取命中概念的閾值56-57
• 5.3.2 評(píng)價(jià)預(yù)處理57
• 5.3.3 評(píng)價(jià)背景知識(shí)庫(kù)在映射中的作用57-58
• 5.3.4 評(píng)價(jià)映射算法58-59
• 5.3.5 評(píng)價(jià)樹狀結(jié)構(gòu)算法59-60
• 5.3.6 與其他算法的比較60-61
• 5.4 原型系統(tǒng)61-63
• 5.5 本章小結(jié)63-65
• 結(jié)論65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文71-73
• 致謝73

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本文編號(hào)：998078