本體作為一種知識管理模型已經被廣泛應用在人工智能及知識工程領域,在知識共享、知識推理及智能輔助決策等方面發(fā)揮著重要作用。特別是在以知識推理為核心的航空指揮智能決策領域,需要對以中文文檔形式描述的知識進行建模和管理。本體可以形式化地保存某個特定領域或任務中的術語及術語之間的語義關系,提供領域知識或任務問題的規(guī)范化、統(tǒng)一的描述,為知識共享、重用及推理提供模型支持。因此,在航空指揮智能決策領域中引入領域本體及任務本體構建相應的知識模型非常必要。但是,領域本體及任務本體的構建目前主要以人工方法為主,顯然費時費力,半自動或自動的構建方法已成為研究熱點。論文在部委航空指揮智能決策項目的支持下,主要圍繞中文領域本體和任務本體的半自動構建展開了研究。顯然,中文本體的半自動構建技術又涉及到兩個關鍵問題,即術語及術語關系的抽取。因此,論文所研究的面向智能決策應用的本體關鍵技術主要包括:中文術語抽取、中文術語關系抽取、中文領域本體構建及中文任務本體構建。論文的主要貢獻如下:1.提出了一種基于文本特征和復合統(tǒng)計量權值的領域術語抽取方法（Text Character and Statistic,TCS方法）。該... 

【文章來源】：西北工業(yè)大學陜西省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及問題的提出
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 問題的提出
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 領域術語的抽取
        1.2.2 領域術語關系的抽取
        1.2.3 本體的構建及應用
        1.2.4 存在問題分析
    1.3 研究內容及意義
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 研究意義
    1.4 論文研究思路及組織結構
        1.4.1 研究思路
        1.4.2 組織結構
    1.5 本章小結
2 中文本體領域術語的抽取
    2.1 概述
        2.1.1 術語的基本概念
        2.1.2 術語與領域本體的關系
        2.1.3 術語抽取的研究背景和意義
    2.2 術語的文本特征
        2.2.1 相關定義
        2.2.2 術語的總體分布特征
        2.2.3 術語的語言特征及權值
    2.3 術語統(tǒng)計量的設定
        2.3.1 TF-IDF統(tǒng)計量
        2.3.2 信息熵統(tǒng)計量
    2.4 術語的抽取模型及算法
        2.4.1 術語抽取模型
        2.4.2 粗粒度模板規(guī)則
        2.4.3 文本特征和復合統(tǒng)計量權重計算
        2.4.4 術語自動抽取模型算法
    2.5 實驗數(shù)據(jù)及分析
        2.5.1 實驗數(shù)據(jù)
        2.5.2 實驗結果分析
        2.5.3 與其他方法的對比
    2.6 本章小結
3 中文本體術語關系的抽取
    3.1 概述
        3.1.1 術語關系的基本概念
        3.1.2 研究背景和意義
    3.2 術語關系的相關定義和描述
        3.2.1 相關定義
        3.2.2 詞語語義相似度
        3.2.3 中文句型的相似度
        3.2.4 ICTCLAS詞性標注集
        3.2.5 層次關系模板規(guī)則
    3.3 相似度的計算
        3.3.1 層次關系動詞相似度的計算
        3.3.2 句型相似度的計算
        3.3.3 混合余弦相似度核函數(shù)
    3.4 MCSK模型及實現(xiàn)算法
        3.4.1 MCSK模型處理過程
        3.4.2 MCSK模型實現(xiàn)算法
    3.5 實驗數(shù)據(jù)及分析
        3.5.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.5.2 實驗結果分析
        3.5.3 與其他方法的對比
    3.6 本章小結
4 中文領域本體的構建
    4.1 概述
        4.1.1 研究背景及意義
        4.1.2 本體自動化構建相關工具
        4.1.3 本體的評價方法
    4.2 中文領域本體半自動構建流程設計
        4.2.1 確定研究領域
        4.2.2 中文知識文檔預處理
        4.2.3 核心術語抽取
        4.2.4 術語關系抽取及聚類
        4.2.5 OWL本體結構化
    4.3 中文領域本體半自動構建實例
        4.3.1 文檔預處理過程及實例
        4.3.2 核心術語抽取算法及實例
        4.3.3 術語層次關系抽取及聚類算法實例
        4.3.4 OWL本體結構化算法實例
        4.3.5 本體可視化管理實例
    4.4 方法的評價
    4.5 本章小結
5 中文任務本體的構建及查詢
    5.1 概述
    5.2 任務的分解和管理
        5.2.1 任務的分解
        5.2.2 任務的狀態(tài)轉換
    5.3 任務的靜態(tài)數(shù)據(jù)建模
        5.3.1 靜態(tài)數(shù)據(jù)類型
        5.3.2 靜態(tài)數(shù)據(jù)模型
    5.4 任務的動態(tài)數(shù)據(jù)建模
        5.4.1 任務的動態(tài)IDEF3 模型設計
        5.4.2 任務的動態(tài)IDEF3 模型實例
    5.5 任務本體的構建方法
        5.5.1 任務本體的形式化描述
        5.5.2 時序關系的形式化描述
        5.5.3 任務本體的構建流程設計
    5.6 任務本體的構建實例
        5.6.1 中文任務文檔預處理
        5.6.2 核心術語(活動)與關系抽取
        5.6.3 任務本體IDEF5 建模
        5.6.4 OWL本體結構化
        5.6.5 任務本體的可視化實驗
    5.7 任務本體的查詢算法及實例
        5.7.1 概念擴展規(guī)則
        5.7.2 概念擴展算法
        5.7.3 基于概念擴展的任務本體查詢算法
        5.7.4 查詢算法應用實例及分析
    5.8 方法的評價
    5.9 本章小結
6 基于本體的指揮決策支撐平臺
    6.1 概述
        6.1.1 指揮決策領域的挑戰(zhàn)
        6.1.2 基于本體的知識管理需求
    6.2 基于本體的指揮決策需求分析
        6.2.1 數(shù)據(jù)流分析
        6.2.2 用例圖分析
        6.2.3 基于本體的指揮決策功能分析
    6.3 基于本體的指揮決策系統(tǒng)設計
        6.3.1 基于本體的總體架構圖
        6.3.2 基于領域本體的命令識別
        6.3.3 基于任務本體的決策方案查詢
        6.3.4 基于本體的決策方案推理
        6.3.5 指揮方案的查詢和顯示
    6.4 基于本體的指揮決策系統(tǒng)實現(xiàn)
        6.4.1 指揮命令類battleCommand
        6.4.2 態(tài)勢信息類sitMatrix
        6.4.3 指揮方案類battlePlan
        6.4.4 本體推理類inferPattern
    6.5 基于本體的決策系統(tǒng)仿真
        6.5.1 指揮員功能的仿真
        6.5.3 管理員功能的仿真
        6.5.4 仿真結果分析
    6.6 本章小結
7 結論
    7.1 論文主要結論
    7.2 下一步研究展望
參考文獻
致謝
攻讀博士學位期間發(fā)表的學術論文和參加科研情況


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于本體的指揮信息系統(tǒng)建模[J]. 程建博,劉德生.  指揮控制與仿真. 2017(06)
[2]文本特征和復合統(tǒng)計量的領域術語抽取方法[J]. 董洋溢,李偉華,于會.  西北工業(yè)大學學報. 2017(04)
[3]Quality Model and Metrics of Ontology for Semantic Descriptions of Web Services[J]. Hong Zhu,Dongmei Liu,Ian Bayley,Arantza Aldea,Yunfei Yang,Ying Chen.  Tsinghua Science and Technology. 2017(03)
[4]國內基于本體的信息抽取研究現(xiàn)狀與熱點分析[J]. 陽廣元.  圖書館理論與實踐. 2017(05)
[5]從文本中構建領域本體技術綜述[J]. 任飛亮,沈繼坤,孫賓賓,朱靖波.  計算機學報. 2019(03)
[6]近3年基于本體的國外知識管理研究綜述[J]. 肖明,王珊珊.  圖書館學研究. 2017(08)
[7]Knowledge Representation and Semantic Inference of Process Based on Ontology and Semantic Web Rule Language[J]. Zhu Haihua,Li Jing,Wang Yingcong.  Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics. 2017(01)
[8]基于混合余弦相似度的中文文本層次關系挖掘[J]. 董洋溢,李偉華,于會.  計算機應用研究. 2017(05)
[9]本體研究綜述[J]. 王向前,張寶隆,李慧宗.  情報雜志. 2016(06)
[10]中文領域知識半自動化OWL本體構建方法研究[J]. 董洋溢,李偉華,陳世亮.  計算機應用與軟件. 2016(05)

博士論文
[1]基于本體的中醫(yī)臨床術語體系構建研究[D]. 董燕.中國中醫(yī)科學院 2016
[2]基因本體術語相似度計算和擴展方法研究[D]. 彭佳杰.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[3]本體模型及其在信息安全評估領域的應用研究[D]. 高建波.上海交通大學 2015
[4]本體網絡結構及其演化研究[D]. 徐雷.武漢大學 2014
[5]本體映射的若干方法研究[D]. 王茹娟.吉林大學 2012
[6]領域本體學習中術語及關系抽取方法的研究[D]. 李麗雙.大連理工大學 2013
[7]基于本體的復雜決策任務表示方法與求解技術研究[D]. 蕭毅鴻.南京大學 2011
[8]面向任務的海戰(zhàn)場環(huán)境信息服務技術研究[D]. 干哲.國防科學技術大學 2010
[9]中文術語抽取若干問題研究[D]. 周浪.南京理工大學 2010
[10]領域知識的獲取[D]. 李衛(wèi).北京郵電大學 2008

碩士論文
[1]基于領域本體的檢索系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 郝發(fā)婷.華中師范大學 2017
[2]基于本體的戰(zhàn)場態(tài)勢一致性關鍵技術研究[D]. 卜令娟.杭州電子科技大學 2015
[3]基于本體推理的體系結構驗證方法研究[D]. 羅歡歡.國防科學技術大學 2014
[4]基于本體的決策支持系統(tǒng)建模方法研究[D]. 馬良.中南大學 2013
[5]中文領域本體構建方法研究[D]. 王雪.華中科技大學 2012
[6]基于搜索排序算法的本體評價系統(tǒng)研究[D]. 屈妙星.湖南大學 2011
[7]面向領域本體的知識建模問題研究[D]. 仇寶艷.山東師范大學 2009
[8]構造領域本體概念關系的自動抽取[D]. 陳珂.上海交通大學 2008
[9]基于領域本體的信息檢索研究[D]. 廖軍.中南大學 2007
[10]基于中文科技論文的本體交互式構建方法研究[D]. 張新.大連理工大學 2006



本文編號：3210510