知識是世界經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的重要因素,是人類社會文明傳承和發(fā)揚的源泉。隨著全球步入知識經(jīng)濟時代,知識已經(jīng)成為國家經(jīng)濟發(fā)展、社會進(jìn)步的可循環(huán)、利潤回報非常豐厚的資源�；ヂ�(lián)網(wǎng)為信息的傳播提供了廣闊的平臺,但卻為廣大用戶搜索準(zhǔn)確信息制造了障礙。網(wǎng)絡(luò)正在飛速地蔓延到世界的各個角落,如何在浩瀚的信息資源中快速地攝取到最準(zhǔn)確的知識是我們不得不面對的一個共同問題。檢索效率隨著檢索技術(shù)的更新不斷提升,但是檢索結(jié)果始終達(dá)不到用戶的預(yù)期。如何規(guī)范地組織知識成為人們關(guān)注的焦點。本體的出現(xiàn)為知識組織帶來了契機。自從本體被引入到信息科學(xué)、人工智能領(lǐng)域,其在知識組織方面顯現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。隨著各個學(xué)科的研究者對本體產(chǎn)生興趣,本體逐漸被引入到醫(yī)學(xué)、軍事學(xué)、地理科學(xué)、農(nóng)學(xué)等多個學(xué)科,本體的研究呈現(xiàn)百花齊放之勢。經(jīng)過10多年的不懈努力,本體的理論、方法和應(yīng)用都得到了極大的豐富。但是,本體構(gòu)建方法的多樣性、領(lǐng)域區(qū)分性為本體的重用、共享帶來了困難。只有規(guī)范本體構(gòu)建方法,才能保證本體構(gòu)建流程的順利進(jìn)行以及實現(xiàn)大規(guī)模本體構(gòu)建。對本體構(gòu)建方法的對比、總結(jié)并加以改進(jìn),能夠在提高現(xiàn)有方法構(gòu)建效率的基礎(chǔ)上規(guī)范方法的執(zhí)行,從而使得本體在知識組...

【文章頁數(shù)】：234 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
本文創(chuàng)新點
目錄
摘要
Abstract
0 引言
    0.1 選題背景與研究意義
        0.1.1 選題背景
        0.1.2 研究意義
    0.2 國內(nèi)外研究綜述
        0.2.1 基于不同數(shù)據(jù)源的本體半自動構(gòu)建方法研究
        0.2.2 本體概念獲取方法研究
        0.2.3 本體關(guān)系獲取方法研究
        0.2.4 本體形式化方法研究
        0.2.5 國內(nèi)外研究述評
    0.3. 研究目標(biāo)與思路
        0.3.1 研究目標(biāo)
        0.3.2 研究思路
    0.4 研究方法與工具
        0.4.1 研究方法
        0.4.2 研究工具
    0.5 創(chuàng)新之處
1 本體相關(guān)理論研究
    1.1 本體的定義
    1.2 本體的類型
    1.3 本體的基本元素
    1.4 本體描述語言
        1.4.1 可擴展標(biāo)記語言XML
        1.4.2 資源描述框架RDF
        1.4.3 網(wǎng)絡(luò)本體語言O(shè)WL
    1.5 本體構(gòu)建方法
        1.5.1 本體構(gòu)建抽象方法
        1.5.2 本體構(gòu)建具體方法
    1.6 本體構(gòu)建工具
        1.6.1 Protege
        1.6.2 Jena
2 領(lǐng)域本體的概念提取方法研究
    2.1 基于敘詞表的領(lǐng)域本體概念提取方法
        2.1.1 敘詞表的分類及存在的問題
        2.1.2 文本存儲方式的轉(zhuǎn)換
        2.1.3 關(guān)系二維表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        2.1.4 敘詞表編碼映射
        2.1.5 實驗分析
    2.2 基于文本的領(lǐng)域本體概念提取方法
        2.2.1 領(lǐng)域本體概念提取流程
        2.2.2 PDF文獻(xiàn)的下載和轉(zhuǎn)換
        2.2.3 文本切分方法
        2.2.4 領(lǐng)域詞匯提取方法
            2.2.4.1 敘詞表的切詞和詞性標(biāo)注
            2.2.4.2 敘詞表組詞規(guī)則的統(tǒng)計
            2.2.4.3 基于敘詞表組詞規(guī)則的概念提取
            2.2.4.4 基于N-gram的概念提取
            2.2.4.5 基于擴展互信息的概念過濾
            2.2.4.6 基于上下文信息的概念過濾
        2.2.5 領(lǐng)域詞匯的篩選方法
            2.2.5.1 領(lǐng)域詞匯的判斷
            2.2.5.2 篩選領(lǐng)域核心詞匯
3 領(lǐng)域本體的關(guān)系提取方法研究
    3.1 領(lǐng)域本體的等級關(guān)系提取方法
        3.1.1 基于敘詞表的等級關(guān)系提取方法
        3.1.2 基于文本的等級關(guān)系提取方法
            3.1.2.1 敘詞表等級關(guān)系與本體層次模型的轉(zhuǎn)換
            3.1.2.2 相似度相鄰詞匯的選擇
            3.1.2.3 相似度的計算
            3.1.2.4 確定等級關(guān)系的閾值
    3.2 領(lǐng)域本體的非等級關(guān)系提取方法
        3.2.1 基于敘詞表的非等級關(guān)系提取方法
        3.2.2 基于文本的非等級關(guān)系提取方法
            3.2.2.1 基于語法規(guī)則的主語概念提取
            3.2.2.2 基于語法規(guī)則的賓語概念提取
            3.2.2.3 基于擴展關(guān)聯(lián)規(guī)則的三元組篩選
4 領(lǐng)域本體形式化方法研究
    4.1 本體、OWL和語義
    4.2 形式化語言選擇
    4.3 本體的形式化
        4.3.1 本體形式化目標(biāo)
        4.3.2 本體形式化方法
        4.3.3 測繪學(xué)領(lǐng)域本體形式化
5 測繪學(xué)領(lǐng)域本體構(gòu)建系統(tǒng)實現(xiàn)
    5.1 領(lǐng)域本體構(gòu)建流程
    5.2 需求分析
    5.3 系統(tǒng)總體設(shè)計
    5.4 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計
        5.4.1 概念提取模塊
        5.4.2 概念篩選模塊
        5.4.3 等級關(guān)系提取模塊
        5.4.4 非等級關(guān)系提取模塊
        5.4.5 領(lǐng)域本體形式化模塊
    5.5 測繪學(xué)領(lǐng)域本體可視化展示
    5.6 測繪學(xué)領(lǐng)域本體的應(yīng)用領(lǐng)域
    5.7 領(lǐng)域本體構(gòu)建方法性能測試
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
圖表索引
攻讀博士學(xué)位期間的科研及獲獎情況
致謝
附錄 測繪學(xué)領(lǐng)域本體代碼



本文編號：3812441