语义特征模型网格重划的研究
知识图谱与语义网络的建模与分析
知识图谱与语义网络的建模与分析随着互联网的不断发展和人工智能的快速崛起，知识图谱和语义网络成为了研究和应用领域的热门话题。
它们对于机器理解和推理、信息检索和知识管理等方面具有重要意义。
本文将就知识图谱与语义网络的建模与分析进行探讨。
一、知识图谱的建模知识图谱是一种用于描述和组织知识的结构化数据模型。
它通过实体、属性和关系来表示知识，以图的形式展现。
知识图谱的建模过程包括三个主要步骤：实体识别、关系抽取和属性填充。
在实体识别阶段，需要从原始文本中识别出实体，例如人物、地点、物品等。
这可以通过命名实体识别和实体链接等技术来实现。
随后，在关系抽取步骤中，需要从文本中抽取出实体之间的关系。
这可以在预定义的关系集合中进行匹配或者使用远程监督等自动标注方法。
最后，对于每个实体和关系，还需要填充属性信息，以更加详尽地描述它们的特征。
二、语义网络的建模语义网络是一种基于语义关系的知识表示方法，它通过节点和边来表示实体和关系之间的语义联系。
与知识图谱类似，语义网络也可以用于组织和描述知识，但是它更加注重语义关系的建模。
语义网络的建模主要涉及两个方面：节点的语义表示和边的语义关系。
节点可以表示实体、概念或者属性等。
对于不同的应用场景，可以使用不同的节点类型和特征表示方法。
而边则表示实体之间的语义关系，例如属于、关联、相似等。
常见的语义关系有上下位关系、关联关系、相似关系等。
三、知识图谱与语义网络的分析知识图谱和语义网络的建模为后续的分析任务提供了基础。
在知识图谱的分析中，常见的任务包括图结构分析、图聚类和图挖掘等。
图结构分析可以揭示知识图谱中的拓扑结构特征，例如节点的度中心性、介数中心性和聚集系数等。
图聚类则可以将相似的节点聚集到同一个社区中，从而发现潜在的知识群体。
而图挖掘则可以探索知识图谱中隐藏的模式和规律。
对于语义网络的分析来说，常见的任务包括关系推理、语义相似度计算和语义链接等。
关系推理可以通过推理算法和规则引擎发现隐含的语义关系，从而丰富语义网络的表示能力。
面向结构健康评估网格的语义信息服务模型
义信息服务模 型。重点探讨 了结构健康评估本体 、 结构健 康评 估 网格服务本体 和语义服 务 匹配方 法的构建。基 于该模 型构建 的语 义信 息服务组件 已成功 应用 于洞庭 湖大桥 的结构健康评 估网格 系统 中。 关键词 网格 结构健康评估 信息服 务 本体 语 义 Ｗｅ ｂ
Ｓ ＥＭ ＿ ＮＴＩ Ｉ ｏＲＭ ＡＴＩ Ａ Ｃ ＮＦ ｏＮ ＥＲⅥ ＣＥ ｏＤＥＬ ＲＩ ＮＴＩ Ｓ Ｍ ｏ Ｅ ＮＧ ＴＲＵＣＴ Ｓ ＵＲＡＬ
Ｇｒｄ Ｓ ｒ ｃ ｕ ａ ｅ ｔ ｖ ｌ ａｉｎ Ｉｆ ｒ ａｉｎ ｓ ｒ ｉｅ Ｏｎ ｏｏ Ｓ ｍａ ｔｃｗｅ ｉ ｔ ｔ ｒ ｌｈ ａ ｈ ｅ ａｕ ｔ ｎｏ ｕ ｌ ｏ ｍ ｔ ｅ ｖｃ ｏ ｔｌ ｇ ｙ ｅ ｎ ｉ ｂ
义 Ｗｅ …用本体语 言来 描述 资源 ， ｂ 使得 人 机之 间 、 机器 之 间的
ＨＥＡＬＴＨ ＥＶＡＬＵＡＴＩ ｏＮ ＧＲＩ Ｄ
Ｇ ｏＪ ｎ ｅ Ｙ ｅ ｅ Ｚ ａ ｇＹ ｎ Ｚ ｎ ｉ ｕ ｉ ｗ ｎ ａ ｕＤ ｊ ｈ ｎ ｉｇ ｉ ｅ ｇＷｅ
（ ｔｔＫ ｙＬ ｂｒｔｙｏ ｄａ ｃｄＤｓ ｎａｄＭａ ｕａｔｒ ｇ ｏ ｅｉｅＢ ｄ ， ｎｎＵ ｉ ￣＠，ｈ ｎ ｓａ４ ０ ８ ， ｎ ｎ Ｃ ｉ ） Ｓａｅ ｅ ａ ｏａｏ ｒ ｆＡ ｖｎｅ ｅｇ ｎ ｎｆ ｃ ｉ ｆｒＶｈｃ ｏ ｙＨｕａ ｎｖ ｉ Ｃ ａ ｇｈ １０ ２ Ｈｕａ ， ｈｎ ｉ ｕｎ ｌ ｅ ａ
ｍｅｈ ｄ ａ ｅ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｔ ｏ ｌ ｉｃ ｓ ｅ ．Ａ ｓ ｍａ ｔ ｎ ｏ ａｉｎ ｓ ｒ ｉｅ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｄ ｌｈ ｓｂ ｅ ｕ ｃ ｓ ｆ ｌ ｐ ｌ ｄ ｔ ｈ ｔ ｃ ｕ ａ ｅ ｎ ｉ ｉｆ ｒ ｔｏ ｅ ｃ ｏ ｏ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｓ ｃ ｅ ｓ ｌ ａ ｐ ｉ ｏｔ ｅ ｓｒ ｔ ｒｌ ｃ ｍ ｖ ｕ ｙ ｅ ｕ ｈ ａｔ ｖ ｕ ｔ ｎ ｅ ｌ ｅ ａ ａｉ ｈ ｌ ｏ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ ｄ ｓ ｓｅ ｆｒｔ ｅ Ｇ ａ ｄ Ｄｏ ｇｉ ｇ Ｌ ｋ ｉ ｇ ． ｙ ｔ ｍ ｏ ｈ ｒ ｎ ｎ ｔ ａ ｅ Ｂｒ ｅ ｎ ｄ
语义网中的本体构建与推理研究
语义网中的本体构建与推理研究随着互联网技术的不断发展，人们在网络上获取信息变得越来越容易，然而，这些信息往往是海量的、杂乱无章的，并不便于机器自动处理。
因此，我们需要一种能够理解信息含义的方式，来帮助我们更好地处理这些信息。
这就是语义网的基本思想。
语义网(Semantic Web)的核心是充分地使用信息的语义，通过构建本体(Ontology)、推理等手段来实现Web资源的高效利用和共享。
本体是语义网的基石本体是语义网中的核心概念。
顾名思义，本体就是用于描述实体及其关联关系的模型。
它是对某一领域中实体、概念、属性和关系等的描述，以及这些描述之间的约束、规则等。
本体的目的是消除不同人、不同组织、不同机器对同一概念的不同解释，为不同使用者提供一个一致的、标准的基础。
因此，本体的构建关系到语义网的推广和应用。
本体构建的方法本体构建的方法可以大致分为三大类：手工构建法、半自动化构建和自动化构建。
手工构建是最早出现的一种本体构建方式。
其优点在于可以高度抽象地描述概念，缺点在于速度慢、成本高。
半自动化构建则是在手工构建的基础上，在人工干预的情况下涉及到自动化工具，优点在于缩短了构建时间。
自动化构建是一种基于机器学习的方法，具有时间成本低、可扩展性好等优点。
本体推理的方法本体推理是指通过基于本体知识的逻辑推断，从本体中出发，再结合外部实例数据，推导出新的知识或结论，从而完善和扩展本体的过程。
本体推理的方法可以大致分为逻辑推理和规则推理。
逻辑推理是利用逻辑形式化地表示本体知识，然后进行逻辑推理的过程。
逻辑推理需要对本体进行形式化表示，从而使推理结果是形式化规则所允许的。
规则推理是指利用基于规则或规则表示的推理方法，利用规则的强特定性来完成推理任务。
本体构建和推理的应用完善的本体和推理技术可以帮助我们更好地利用和共享网络信息。
下面分别介绍几个应用。
1. 语义搜索语义搜索可以从网络数据中精确提取用户所需信息。
在语义搜索中，可以利用本体中的概念间关系，由搜索关键词推断出更适合用户需求的结果，从而不必对搜索结果进行手工筛选。
语言模型 语义模型
语言模型语义模型语言模型和语义模型是自然语言处理领域中的重要概念，它们在文本理解、生成和应用等方面都具有重要作用。
本文将从语言模型和语义模型的定义、原理和应用等方面进行介绍，以便读者对这两个概念有更深入的理解。
我们来看一下语言模型。
语言模型是一种对语言的概率分布进行建模的模型，它可以用来计算一个句子或文本序列的概率。
语言模型可以基于不同的统计方法或神经网络模型进行建模，其中最著名的包括n-gram模型、RNN模型和Transformer模型等。
语言模型的目标是捕捉语言中的规律和结构，从而能够生成合乎语法和语义的句子。
接下来，我们来看一下语义模型。
语义模型是一种对语义信息进行建模的模型，它可以理解和表示文本的语义含义。
语义模型的目标是将文本映射到一个语义空间中，从而能够进行语义推理、信息检索和问答等任务。
语义模型可以基于传统的语义分析方法，如词义消歧和句法分析等，也可以基于深度学习模型，如词向量模型和语义匹配模型等。
语言模型和语义模型在自然语言处理中有着广泛的应用。
首先，语言模型可以用于自动文本生成，如机器翻译、文本摘要和对话系统等。
通过训练一个语言模型，我们可以让计算机自动生成合乎语法和语义的文本，从而提高人机交互的效果。
其次，语义模型可以用于语义搜索和问答系统。
通过训练一个语义模型，我们可以让计算机理解用户的查询意图，并给出准确的搜索结果或回答。
此外，语言模型和语义模型还可以用于情感分析、文本分类和信息抽取等任务。
语言模型和语义模型是自然语言处理领域中的重要概念，它们在文本理解、生成和应用等方面都具有重要作用。
通过对语言模型和语义模型的研究和应用，我们可以更好地理解和利用自然语言，从而提高人机交互的效果和人们的生活质量。
希望通过本文的介绍，读者对语言模型和语义模型有更清晰的认识，并对其在实际应用中的潜力有更深入的了解。
基于网格的资源语义模型研究
类型 、 源 名 称和 பைடு நூலகம் 源位 置 ； 资 文献 ［ ］ ４ 中提 到对 网格 资源
分 为四类 ， 根据类 属性 来 对 资源 进 行描 述 ； 由于 网格 资 源 非常多 ， 而且 大量 的资源不 能仅仅 用 一个或 多个 属性 来进
明 自己所需 求 的资源 ， 资源 的发现过 程 中并 不能 较好 地 在
满足 用户 的请 求 ， 源发 现 准确 率不 高． 资 因此 本 文提 出基 于本 体来对 网格 资 源进 行 描 述 ， 以 较好 地 解 决 这 些 问 可
题． ２ １ 资 源 本 体 描 述 ．
常用 的资源描述 技术有 以下几 种 ： ｌ ｕ Ｇｏ ｓ资源描 述语 ｂ
建立 一个域 ．
概念 以及概念 问广泛 存在 的各 种关 系提供 了共享 的描述 ． 因此 可以作为 领域 内资源描述 的知 识基础 ． 于领域 本体 基
一
根据资 源的分 类描 述 ， 于 网格 中 的每 一 类 资源 ， 对 注 册该 类资源 的信息 节点形成 一个 连通 的覆盖 网络 ， 并将 每
首先 我们 要建 立 一个 网格资源 的领域 本体 ， 据参考 根 文献 ［ ］ １ 的本体 形式化 定义方法 ， 义如下 ： 定 定义 ２—１ 资 源领域本 体 Ｄ ｍＯ（ ｏ ａｎＯ ｔｌ ｙ ： ｏ Ｄ ｍ ｉ ｎｏ ｇ ） ｏ
域． 每个 功能节 点都 至少 拥 有 一个 同属 分类 邻 节 点 ， 样 这 资源信 息就 可以尽量在 同属 分类 的节点 问扩 散 ， 而改善 从 资源发 现 以及资源信 息更新 的性 能．
越具有 深度 ， 性也越 强． 资源 描述 的 角度来 说 ， 针对 从 其所
语义网、语义网格和语义网络
等 。语 义 网就是 想弥补 这 方面 的不 足 ， 网页扩 展 了 为
１ 语 义 网
１ １ 语 义 网的概 念 ．
随着互 联 网 的飞速发 展 和广泛 应用 ， 其缺 陷也 逐
渐暴露出来 ， 如搜索 引擎智能程度低 ， 网页功能单调
计算机 可处理 的语 义信 息。互 联 网 的创始 人 Ｔ ｉ ｍ Ｂｒｅｓ ｅ ２０ ｅｎｒ． 于 ００年 ｌ ｅ Ｌ ２月 ｌ 日在 Ｘ ０ ０的会 ８ Ｍ ０ 议上正式提 出语义网 ， 他对语义 网的定义如下 ： 语 “ 义 网是 一个 网 ， 它包 含 了文档 或 文 档 的一 部 分 ， 述 描 了事物问的明显关 系， 且包含语义信息 ， 以利 于机器 的 自动处理 ” 。语义 网 的 出发 点是 通过 改 变 现 有互 联 网依 靠文字 信 息来共 享资 源 的模式 ， 过本 体来 描 述 通 语义信息 ， 达到语义级 的共享 ， 提高 网络服务 的智能 化、 自动化 。 ２０ 年 Ｔｍ Ｂｒｅ ． ０１ ｉ ｅｎｒ ｋｅ为未来 的 Ｗｅ ｓ ｂ发展提 出了 基 于语义 的体 系结构 ， 其体 系结构 中， 一层 是 Ｕ ｉ 在 第 ｎ － ｃｄ 和 Ｕ Ｉ它是整个 语义 Ｗｅ ｏｅ Ｒ， ｂ的基 础 ， ｎ ｏｅ 统 一 Ｕ ｉｄ（ ｅ 编码 ） 处理资源 的编码 ，Ｒ（ Ｕ Ｉ统一资源标识 ） 负责标 识资 源 ； 二层是 Ｘ Ｌ＋ 第 Ｍ 名空 间 ＋Ｘ Ｌ模 式 ， Ｍ 用于 表示数 据 的内容和结构 ； 第三层是 Ｒ Ｆ＋ Ｄ Ｄ Ｒ Ｆ模式 ， 用于描述资
基于本体语义的制造网格构建机理研究
Ｋｅ ｏｄ ：ｍ ｎｆｃ ｒ ｇ ｄｓｒｉ （ Ｓ ； ａｕａｔ ｎ ｅ ｉ ｏ ａ （ Ｓ ） ｓｍ ｎｉ ； ｎｏ ｇ ｙｗ ｒｓ ａｕａｔ ｎ ｅ ｃ ＭＧ ） ｍ ｎｆｃ ｒ ｇｓｒ ｃ ｄ ｍ ｉ Ｍ Ｄ ； ｅ ａｔ ｓ ｏｔｏｙ ｕ ｉ ｖｅ ｕ ｉ ｖ ｅ ｎ ｃ ｌ
位， 不但要提供 对制造资源 的一致访问 ， 如制造资源注册 和搜
０ 引言
制造 网格 （ ａ ｕ ｃ ｒ ｇｇ ｄ ＭＧ） 网格计算 思想在制造 ｍ ｎ ａｔ ｉ ｄ ， 是 ｆ ｕｎ 领域内的拓展应用 ， 其本质 在于将具有分 布与共享 、 动态与 多 样性 、 自治性及其 多重性… 、 重用 与融 合性等特 点的资源从其 所有者手 中以网格服务的形式提供给资源消费者 ， 旨在实现制 造资源的封装和全面共享 。然而 ， 制造 网格 服务提供方 式 、 服
ｍａ ｕ ａ ｔｒｎ ｒｄ ａ ｄ ｗａ ｉａ ｏｒ ・ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔｏ ｎ ｆｃ ｕ ｎｇｇ ｉ Ｔ ｎ，ｐ ｔｆ ｒ ｒ ｄ ａｃ ｉｅ ｔｒ ｎ ｅ ｏ － ｎ ｆ ｃｕ ｇ ｇ ｎ ｓｖｔｌｔ ｕｎ ｔｍｅ ｍａ ａ ｅ ｎ ｆｍａ ｕ ａ ｔ ｒ ｒｄ． ｈｅ ｉ ｉ ｉ ｕ ｗａ ｒ ｈ ｔｃｕ ｅ ａ ｄ ｋ ｙｐｒ ｂ ｏ ｌｍｓ ｏ ｎ ｆ ｃｕ ｎｇ ｇ ｄ ｂａ ｅ ｏ ｏ ｔ ｌｇ ｅ ｎ ｔｃ ． Ｆｉａ ｌ ｉ ｎ ａｙ ｅ ｈｅ ｒ ｓ ｏ ｉｅ ｒ ｃ ｓ ｒｍａ ｆｃｕ ｎ ｒｄ ｅ ｆｍａ ｕ ａ ｔ ｒ ｒ ｓ ｄ ｎ ｎ ｏｏ ｙ ｓ ｍａ ｉ ｓ ｉ ｉ ｎ ｙ， ｔ ｌ ｚ ｄ ｔ ｅ ｐ ｎｓｖ ｐ ｏ ｅ ｓｆ ｎｕａ ｔｒ ｇ ｇｉ ｌ ａ ｏ ｉ ｓ ｒ ｉｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎｔｌｇ ｅ ｎ ｉｓｉ ｅａｌ ｅ ｃ ａ ｅ ｎ ｏ ｏｏ ｓ ｍａ ｔｃ ｎ ｄ ｔｉ． ｖ ｙ
skipgram模型理解
skipgram模型理解skipgram模型是自然语言处理中一种常用的词向量表示方法。
它是一种基于神经网络的无监督学习模型，最初由Google研究人员在2013年提出。
本文将结合相关原理和步骤，详细解释skipgram模型的工作原理以及它在语义表示中的应用。
一、概述skipgram模型是一种通过词语上下文来学习词向量表示的模型。
它的主要思想是基于假设：在自然语言中，一个词的意义可以通过它周围的上下文词语来推测。
例如，在句子"我喜欢吃苹果"中，我们可以通过"喜欢"和"吃"来推测"苹果"的意义。
skipgram模型就是利用这种思想，通过观察大量的语料库中词语的上下文来学习每个词的高维向量表示。
二、处理原理skipgram模型的处理过程可以分为以下几个步骤：1. 构建词表首先，需要将大量的文本语料库进行预处理，将其拆分为单词，并构建一个词表。
词表是由所有文本中出现的单词所组成的集合，每个词通过唯一的索引进行标识。
2. 创建训练样本接下来，需要创建训练样本。
训练样本是由一个中心词和其周围的上下文词语组成的。
首先，我们在文本中选择一个中心词，然后根据设定的窗口大小，在中心词的左右两侧选择若干个上下文词语。
3. 构建模型skipgram模型的核心是一个神经网络，我们可以使用两层的前馈神经网络来实现。
该神经网络的输入是中心词的词向量，输出是上下文词语的预测概率。
我们使用softmax函数将输出转化为概率分布。
4. 训练模型使用训练数据对模型进行训练。
训练过程中，我们将输入的中心词的词向量通过前馈神经网络进行计算，得到预测的上下文词的概率分布。
然后，我们使用交叉熵损失函数来度量预测结果与实际上下文词的差距，并通过反向传播算法来更新神经网络的参数。
训练过程中，我们的目标是最小化损失函数，以使得模型能够更准确地预测上下文词。
5. 生成词向量经过多次迭代的训练后，模型参数得到了优化。
大模型 表格语义化处理-概述说明以及解释
大模型表格语义化处理-范文模板及概述示例1:大型模型的出现对于许多领域来说都是一个重大突破，它们在许多任务上表现出令人瞩目的性能。
然而，这些大型模型的输出往往以表格的形式展现，而这些表格的语义化处理成为一个挑战。
在大型模型的输出中，表格通常具有复杂的结构和多样的内容。
表格的每一行代表了不同的实体或数据点，列则代表了实体的不同属性或特征。
然而，这些属性和特征并不总是明确地与表格的列标题相关联，而且有时它们可能会被多个列同时表示。
这使得对于表格的语义理解变得困难。
为了处理这个问题，我们可以采用表格语义化的方法。
表格语义化是指将表格中的每个单元格与它们的语义信息进行关联，从而能够更好地理解表格的含义。
例如，对于每个单元格，我们可以提取出它们的实体，属性和值，并将它们用统一的格式进行表示。
这样，我们就可以更方便地进行表格的分析和处理。
实现表格的语义化处理可以通过多种方法来实现。
一种常用的方法是使用自然语言处理技术来识别和提取表格中的信息。
通过使用文本解析和实体识别技术，我们可以提取表格中的实体和属性，并为它们建立对应的关系。
另一种方法是使用机器学习算法来对表格进行分类和标记。
通过训练一个模型，我们可以自动地对表格进行语义化处理，并将其转化为易于理解和使用的形式。
除了以上方法外，还可以使用领域特定的规则和知识来进行表格的语义化处理。
根据不同领域的特点和需求，我们可以定义适用于该领域的规则和模式，并使用它们来解析和处理表格。
总之，大型模型的表格语义化处理是一个具有挑战性的问题，但通过使用自然语言处理技术、机器学习算法和领域特定的规则，我们可以实现对表格的语义化处理，从而更好地理解和利用大型模型的输出。
示例2:大模型表格语义化处理摘要：随着大数据时代的到来，数据处理变得越来越重要。
表格作为一种常见的数据结构，广泛应用于各个领域。
然而，由于表格数据的复杂性和规模，传统的处理方法往往难以胜任。
大模型表格语义化处理提供了一种有效的解决方案，可以帮助我们从庞大的表格数据中提取有用的信息。
知识网格研究
体和逻辑推理规则 ， 以完成基于语义 的知识表示和推理 ， 使得 网络中所有信息都是具有语义的， 从而能够 为计算机所理解和处理。Ｗ ｂ ｅ 服务的目标是基于现有的互联网标准为用户提供开发 、 配置 、 交互和管理全 球分布的电子服务资源的开放平 台。
共享和管理知识资源， 并为用户和其他服务提供所需要的知识服务 ， 辅助实现知识创新 、 同工作 、 协 问题解 决和决策支持。它包含了反映人类认知特性的认识论 和本体论 ； 运用社会 、 生态和经济学原理 ； 采纳下一
代互联网所使用的技术和标准。 ”
收稿 日期 ：０ ５ ０—２ ２０ —１ ５
Ｖ Ｉ ８Ｎ ２ ｏ ．２ ｏ． ｄｎ ｕ ｅ．２ ０ ０ ６
知识 网格 研 究
刘毅志 刘建勋 ， ， ２
（． １湖南科技大学 知识网格 实验室 ， 湖南 湘潭 ４１０；． １ １２中国科学院 计算技 术研究所 ， ２ 北京 １ ００ ０ ８） ０
摘 要： 对知识网格的定义、 特征、 体系结构和研究现状等进行了综述， 并分析了其现存的问题和可能的解决方案。
释机制提供按需的知识服务 。达到这个 目标的方法之一是知识提供者提供元知识 ， 并且统一资源管理模
型， 实现知识服务的动态聚合 。第三 ， 人或虚拟角色能在一个单一语义空间映射 、 重构和抽象 的基础上共
享及享用推理服务， 在其中相互理解没有任何障碍。知识 网格还会使知识共享更加普适 。第 四， 知识网格 应能在全球范围搜索解决问题所需的知识 ， 并确保合适 的知识 闭包（ 即最小完备知识集） 。为 了达到这个 目标 ， 我们需要建立新的知识组织模型。第五 ， 在知识网格环境中， 知识不是静态存贮的 ； 它能动态演化而 保持常新。这意味着知识网格中的知识服务在使用过程中可 以不断 自动演化改进 。 。 语义 ｗ ｂ ｅ ｌ 和知识 网格的主要 区别有 ：１ 目的不同。前者是在将 Ｗｅ （） ｂ文档表示成机器可理解的形式 基础上 ， 建立信息共享机制 。后者是为了知识共享和管理 ， 从而最终达到帮助 Ｉ ｅ ｅ用户有效地解决 问 ｎｍｔ ｔ 题 。（） ２ 功能不 同。前者不提供任何形式 的知识管理与检索 。而知识网格则可使用语义 ｗｅ 最新研究成 ｂ 果， 来之上的一种知识 Ｗｅ。 ｂ ｂ
【计算机应用研究】_语义特征_期刊发文热词逐年推荐_20140723
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
推荐指数 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 问句类型 问句相似度 语义属性 肖像 漫画 夸张 增量学习 图像内容检索 参数化 低层特征 faq问答系统 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
科研热词 支持向量机 高层语义 隐含语义分析 隐含语义 调度机制 语义角色标注 语义图像检索 异构cad系统 底层特征 奇异值分解 同步协同设计 主题追踪 中文宾州树库 中文propbank 中性语义特征转换
推荐指数 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
语义特征分析法
语义特征分析法一、内容概览当我们谈论《语义特征分析法》时，我们其实是在探讨一种深入了解语言内涵的方法。
这篇文章就像一把钥匙，帮助我们打开语言世界的宝藏。
那么这篇文章到底讲了些什么呢？首先文章会介绍什么是语义特征，语义简单来说，就是词语或者句子所表达的意思。
特征则是这些意思中的独特之处，所以语义特征，就是词语或句子特有的意思。
接着文章会详细解析如何分析语义特征，这个过程并不复杂，但需要细心和耐心。
我们会学习到，通过分析词语的上下文，可以理解它在特定情境下的含义。
就像我们在日常生活中，根据周围的情况，理解别人说的话一样。
然后文章会列举一些实例，让我们更好地理解语义特征分析法的应用。
这些实例可能来自生活、文学、新闻等各个领域。
通过分析这些实例，我们可以更好地理解语义特征分析法是如何帮助我们更深入地理解语言的。
文章会总结语义特征分析法的意义和价值，它不仅能帮助我们更好地理解语言，还能帮助我们更好地理解人们的思维、情感和观点。
这就像是一种解码器，让我们更好地理解世界的语言密码。
《语义特征分析法》就像是一个引导我们探索语言世界的向导，帮助我们更深入地理解语言的内涵和魅力。
阅读这篇文章，就像是在进行一次语言的冒险旅程，充满乐趣和发现。
1. 介绍语义特征分析法的概念及其在计算机科学、语言学等领域的重要性当我们谈论“语义特征分析法”，我们是在说一种方法和工具，帮助我们理解和分析语言中的深层含义。
它并不只是一个简单的工具，而是帮助我们走进语言世界的大门，理解语言的真实含义和情感色彩。
在计算机科学和语言学等领域，它有着重要的作用。
你可能很惊讶于它对人们生活和工作的影响，让我带你了解这个神秘的工具和方法吧。
我们说话时会产生声音和文字，背后隐藏着的是我们想要表达的意思和情感。
语义特征分析法就是帮助我们找到这些隐藏的信息的方法，无论你是编程专家还是语言学研究者，或者是想要更好地理解别人的人，这个方法都能帮你深入了解语言的内涵。
网格元数据服务中语义元数据的生成和动态管理设计与实现
网格元数据服务中语义元数据的生成和动态管理Semantic Metadata Generation and Dynamic ManagementIn Grid Metadata Service摘要现代科学活动对分布式、跨地域的协同计算和资源共享的迫切需求促进了网格计算的迅速发展。
作为资源与服务的集成的环境，网格计算的核心目标是在分布式、异构性的环境中，通过共享资源和服务来协同解决科学、工程中的复杂问题。
要实现这一目标，必须具备两个先决条件：●现代科学活动所使用的资源具有多样化、跨管理域、跨地域的特点，需要标准化、简单、可扩展的描述机制；●现代科学协作所使用的大量资源和对海量数据的实时处理，需要网格资源管理具有有效发现、选择的方法和同步、动态更新的机制。
因此可见，资源构成了整个网格体系结构的核心。
因为，只有对资源的抽象特征进行有效的描述，才能根据应用层服务的需求发现资源，并达到资源的共享。
元数据以及在此基础上所提供的共享、发现、动态更新等元数据服务也由此成为了解决问题的关键。
本文将围绕上述两个问题展开研究。
本人在网格语义元数据服务项目的背景下，针对语义元数据可扩展描述机制和动态元数据管理方面的不足，设计并实现了动态元数据管理框架和语义元数据生成模块两个子系统。
原型系统中的工作主要体现在以下两个方面：●针对网格监控体系中对动态的语义元数据进行发布的需求，参照数字图书馆领域中OAI-PMH元数据发布－收割原理，设计了针对语义元数据的元数据发布－收割协议，并在此基础上实现了动态语义元数据管理框架子系统；●参照Ontology生成工具Protégé，为网格中基于语义元数据的资源描述提供扩展性支持，利用Jena推理机实现了基本包含OWL语言中所有关系谓词的语义元数据生成模块。
最后，本文对系统进行了总结和可扩展性分析，并围绕功能模块的Web服务化、个性化的检索需求等几个方面展望了未来的工作。
网格资源语义匹配研究
博士・ 专家论 坛
网格姿 源语义匹配研夯
四川文理 学院计科 系 邓 小清
［ 摘 要 ］ 于语义 网格资源发现研究 中最重要、 困难的资源的语义 匹配。 基 最 本文主要研究网格资源的语义匹配。 包括 资源的语 义匹 配、 语义相似度计算和语义 匹配算法的研究 ， 并将其应用 于网格资 源发现研究 中。 能进一步提 高网格资源发 现的准确率和效 率。 ［ 关键词 ］ 义 匹配 匹配度 匹配算法 资源发现 语
Ｄ ｐＡ＋ ｅ（１ ｅ （）Ｄ ｐＢ … 式 （ ） Ｄ ｐＡ表示 Ａ在 Ｏ 概念树中的层次 ， ｅ （ 表示 Ｂ在 ０ ２ 中， ｅ（ ） 。 Ｄ ｐＢ ） 概念树 中的层次 ， 概念树的根结点层次为 ０ ｔ 。 为可调节参数 。 同样 ， 两个概念 ， 所拥有的实例个数相差越大 ， 其相似度越小 。 针对 概念的实例个数差对概念语义相似度的影 响， 文引入 系数 ｖ 本 如下 ：
Ｓｍ（，） （ ｉ ＡＢ ｌ ＝ ｍａ（ｍ（ｉ ＋ ｘｓ ｓ， ） ｉ ｌ ｓ ｍａ（ｍ（ ，ｌ ｘｓ ｓ ｓ ｉ ￣ （） １
。 ¨Ｅ＾． ∈ Ｂ 。 Ｅ Ｂ。 ∈ Ａ ，ｕ
本体 的层次结构越接近 ， 其相似度 越大 ， 因而两个概念在其相应概 念树 中所处 的层次差越小 ， 其相 似度越 高 ， 针对概念在概念树 中所处 的 层次深度差对概念间语义相似度的影响 ， 本文引入系数 ｘ 如下 ：
１概 述 ．
并对 获得的最大相似度和求平均值 ， 此平均值 即为 初始 的 Ａ Ｂ之 间的网格 资源发现 和主动服务能力 ，需要一种灵活 有效 的语义匹配算法来发现 网格 中具有 回答相交查 询能力的资源 。下 面将根据 已有 的用户本体模型Ⅲ 资源 的语义描述 ， ， 结合相关的概念 、 术 语特征 、 语义环境和本体实例等几个方 面来设计 相应 的语义 区配算法 。 １ ． １语义匹配概述 服务的语义匹配通 常有 以下几个不 同的等级 （ Ａ表示发布 的服务概 念， Ｒ表示请求服务 的概念 ） ， 即： Ｅ ａｔ ｘ 匹配 ： ｃ Ａ；Ｒ 这是最高级别的匹配 ； ， Ｐ ｇｎ ｌ ｌ 匹配 ： Ａ Ｒ是 Ａ的子概 念 ， 满足 Ｒ的要求外 ， 布方 ｕ Ｒ ， 除 发 应 提供更多子类服务 ； Ｓ ｂｕ ｅ ｕ ｓｍ 匹配 ： Ｒ， Ａ Ｒ是 Ａ的 ｓｐｒｃｎ ｅｔ ｕ ｅ ｏｃｐ， － 除满足 Ｒ的要求外 ， 发布方应提供更多 ｓｐｒｃ ｓ 服务 ； ｕｅ－ ｌ ｓ ａ Ｉ ｅ ｅ ｉ 匹配 ． ＡｎＲ 上）即互相兼容 、 ｎ ｒ ｃｏ ｔｓ ｔｎ ］ｆ ， 不矛盾 ； Ｄｓ ｉｔＡｎＲ 上， ｉｏｎ： ｊ 这种情况下 Ａ、 Ｒ不 匹配 。 这五种匹配结果按 照匹配程度降序排列 。由其 定义可 以看 出： ｘ Ｅ— ａｔ ｃ级别 的匹配是 最精 确 同时也是 最严格 的匹配，而 Ｐ ｇ ，ｕｓｍ ， ｌ Ｉ Ｓｂｕ ｅ ｕｎ Ｉｔｓｃｏ 等级别则 为无法满足精确 匹配的情况下 提供 了不 同程 度的 ｎ ｒ ｔｎ ｅ ｅｉ 替代 方案。 另外， 中间这 三种匹配结果 都具有传递性， 匹配结果所经 一个 过 的传递 级数越多， 其最终的相似性程度越低 。 为提高匹配效率， 可以对 匹配时所跨越的级数作一个限制， 其具体的值可 由服务请求方指定 。 为了方便描述 ， 我们给出以下定义 ： 定义 １ ｌ 一 匹配度 资源本体与用户需求本体 的匹配程度 。用 Ｍ Ｒ Ａ 表 示； 定义常数 ｄ Ｍ ； ≤ｄ 不满 足用户需求 ； Ｍ Ｒ 时 ， 足用户 当 时， 当 Ａ≥ｄ 满 需求 ； 本文中 ， 语义匹配主要步骤为 ： （） １ 对资源属性 进行匹配 ； （） ２ 对语 义进行 匹配 ； （ ） 资源匹配度 ； ３ 计算 （） ４最后 资源本 体到资源实例的映射 。 在资源属性 的匹配是非常简单 的， 文在 这里就不再详细说 明 ， 本 在 匹配过程 中最重 要、也是最困难的部 分 ， 面本文将着重 阐述语 义匹 下 配， 包括语义 匹配算 法和语义 相似度 的计 算等。 １ ． ２语义 匹配算法 １ ．概念语义相似度 ．１ ２ 同样 的词语在不 同的上下文 中可能会有 不同的语义 ，即语义 多元 化 。本文是在 已经对词语 排除歧义的基础上 ， 概念的语义进行 比较 。 对 本 文中的语义相 似度是指 用户请求本体 与资源本 体的语义 匹配程度 ， 相似度越高 ， 表示与用户 的请求越接 近。 国内外对概念 间语 义相似度的研究大致可 以分为两大类 ： １利用 （） 语义 词典如 Ｗｏｄ ｅ、 ｗ ｅ 中的同义词或义 原组成 的树状层 次体系 ｒＮ ｔＨｏ Ｎ ｔ 结构 口 通过计算 ２ ］ ， 个概念之 间的信息熵 或语义距 离 ， 计算概念 间语义 相似 度 ；２ 利用语 料库统计 的方法 ， （） 根据两概念在 上下文 中出现的频 率， 计算概念 间语义相似度 。 具体而言 ， 文献［ 中， ４ 首先计算两个概念在 】 树 中的语义距离 ， 然后转换为 ２个概 念间语义相似度 ； 文献 ［】 ５采用子概 念间相似度计算其概念 间相似 度 ，方法是根据每个子 概念对相应概念 的贡献 ， 赋予每个子概念一个权重 ， 一个概念 的所有 子概念权 重和为 １ ， 子概念间相似度 与其权重 的线 性和 ， 即为相应概 念问语义相似度 ； 以 可 对概念实例采用联合分布概率 统计的方法 ，确定概 念间语义相似度和 利用搜索弓 擎作为语料库 ， ｝ 计算概念之 间的相似度 。 １ ． 基于概念实例 的相似度算法 ．２ ２ 基于本文 的网格资源 的熟路 义模 型 ， 是采用 的概念树 结构 ， 本文采 用文献 中的语义 匹配算法 ， 具体如 下 ： 存在两个本体 ｏ 和 ｏ， 假设 Ａ和 Ｂ分别为两个概念 ， Ａ∈０ ， ∈０ ， Ｂ ２如下 ：
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务 自动组合 技 术成 为 了研究重 点 。Ｉ １ 语 义 网① 究 活动 的 目标 是 “ 研 开发 一 系列计算 机 可理解 和处 理 的表 达语 义信 息 的语 言和 技 术， 以支持 网络 环境 下广 泛 有效 的 自动推理 ” 目前我 们所 使用 的 万维 网 ， 际上 是一 个存储 和 。 实
ｗｅ ｂ服 务 的 实现 已经 无 法 满 足 复 杂 业 务 的 需 求 ，如 何 实现 Ｗ ｅ ｂ服 务 的 动 态 自动 组合 扰 成 为 一 个 亟待 解 决 的课 题 。文 章 分析 了基 于 Ｗ ＳＬ ＩＦ的 罔格 资 源描 述模 型 ， 进行 本 体 语 义 扩展 ， 出基 于语 义 的 同 格 服 务 资 潭 模 型 ， 并 提 从
二、 网格 资 源 描 述模 型 基 于 Ｗ Ｓ ＲＦ的 语 义 扩 展
ｗ ｅ 务资 源框架 Ｗ Ｓ （ ｂ Ｓ ｒｉ ｓＲｅ ｕｃ ｒ ｗｏｋ ｆ 过扩 展 现有 的 Ｗ Ｓ ｂ服 ＲＦ Ｗｅ ｅｖｃ ｓ ｒｅ Ｆａ ｅ ｏ ｍｅ ｒ ）１ ４ 通 ＤＬ标 准来对 网格 环境 下 的 ｗ ｅ ｂ服务 资源 （ Ｓ Ｒ￣ｏ ｒｅ 进行 建模 。在 Ｗ Ｓ Ｗ － ｕｃ ） ＲＦ中 ， 同的实 体具 有不 不
作者简介 ： 发鸡 ， 陈 中共 福 建 省委 党 校研 究生 工作 部 讲 师 。
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１ ０・ ２
网格 服 务基 于本体 语义 描述 的探 析
描 述 ， 强服 务 描述 信 息 的机 器 可理 解性 ， 加 为实 现基 于服 务功 能 的语 义 匹配 提 供充 分 的语 义信
提取语义特征的方法
提取语义特征的方法
提取语义特征的方法有很多种，以下是其中几种常用的方法:
1. 词袋模型 (Bag-of-Words Model):将文本转化为词袋矩阵，通过统计每个单词出现的次数来判断文本的主题或语义。
2. 词向量模型 (Word Embedding Model):将单词映射到低维向量，通过计算相似度来判断单词之间的关系，进而分析文本的语义。
3. 神经网络模型 (Neural Network Model):通过构建神经网络模型，来学习文本的语义特征。
常用的神经网络模型包括卷积神经网络 (Convolutional Neural Network,CNN) 和循环神经网络 (Recurrent Neural Network,RNN) 等。
4. 词性标注 (Part-of-Speech Tagging):对文本中的每个单词进行词性标注，从而确定单词的意思和语法结构，进而分析文本的语义。
5. 命名实体识别 (Named Entity Recognition,NER):通过对文本进行命名实体识别，来确定文本中的重要信息，如人名、地名、组织机构等，从而分析文本的语义。
6. 情感分析 (Sentiment Analysis):通过对文本进行情感分析，来确定文本的情绪倾向，如积极、消极、中性等，从而分析文本的语义。
以上是常用的几种提取语义特征的方法，不同的方法和模型适用于不同的文本分析和应用场景。
在实际项目中，需要根据具体情况选择合适的方法和模型。
语义特征分析法
句法分析
语义特征分析法
精品课件
作业
反对的是他 如何用变换分析法来分析这个歧义结构？
第一步：句式格式 V的是N 第二步：分类（a）（b） 第三步：句式的不同变换
精品课件
（a）V的是N：反对他
反对的是他 吃的是馒头 看的是电影 学的是英语 ↓ 反对他 吃馒头 看电影 学英语
三. 分析“V+了+时量+了”
A. 死了三天了 B. 等了三天了 C. 看了三天了 D. 挂了三天了
精品课件
A类句式：
伤了三天了 丢(=遗失)了三天了 断了三天了 了(liǎo) 了三天了 塌了三天了 出嫁了三天了 提拔了三天了 枯死了三天了
精品课件
动作完成、实 现后所经历的 时间
进一步分化同形句式，为进一步划分实词小类提供句法、 语义依据。
比如：形容词可细分为：
小结
1.语义特征的内涵 2.语法学中的“语义特征” 3.可进入祈使句“Adj（一）点儿”句式的形容词
的语义制约，不可进入句式的形容词的语义特征 精品课件
4.分析“V+了+时量+了”中不同的动词的语义特 征，从而分解句式，同时也给动词进行下位分类
语义识别算法模型
语义识别算法模型随着人工智能技术的不断发展，语义识别算法模型在自然语言处理领域扮演着重要的角色。
语义识别算法模型的目标是通过分析文本的语义信息，并将其映射到适当的语义类别中。
本文将介绍语义识别算法模型的原理、应用以及未来的发展趋势。
一、语义识别算法模型的原理语义识别算法模型的原理主要基于深度学习技术，其中最常用的模型是基于神经网络的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等。
这些模型能够通过学习大量的训练数据来捕捉语义的特征，并将其转化为数学表示。
通过这些数学表示，模型可以判断输入文本的语义类别，如情感分析、意图识别等。
二、语义识别算法模型的应用语义识别算法模型在自然语言处理领域有着广泛的应用。
其中，情感分析是最常见的应用之一。
通过语义识别算法模型，可以判断一段文本的情感倾向，如积极、消极或中性。
这在舆情分析、产品评论分析等领域有着重要的作用。
语义识别算法模型还可以应用于意图识别。
在对话系统中，通过语义识别算法模型可以准确地判断用户的意图，从而更好地理解用户的需求并提供相应的回复。
这在智能客服、智能助理等领域具有重要的应用价值。
语义识别算法模型还可以用于文本分类、信息检索、问答系统等领域。
通过将文本映射到适当的语义类别，语义识别算法模型能够实现对文本的自动化处理和分析。
三、语义识别算法模型的发展趋势随着深度学习技术的不断发展和应用，语义识别算法模型也在不断演进。
未来，语义识别算法模型可能会朝着以下方向发展：1. 多模态语义识别：将多种信息（如文本、图像、语音等）进行联合学习，从而更全面地理解语义信息。
2. 迁移学习：通过将已学习的知识迁移到新的任务上，减少对大量标注数据的需求，提高模型的泛化能力。
3. 弱监督学习：利用具有噪声标签的数据进行训练，减少人工标注数据的成本，并提高模型的鲁棒性。
4. 零样本学习：通过学习从已知类别到未知类别的映射关系，实现对未知类别的语义识别。
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了局部操作化引起 的细胞元变化模 型 的几何及 其特征视 图
同一 点 上 的改 变 。本 研 究 基 于 特 征 联 系 两 个模 型 的 相关 部 分 ，
第２ ８卷 第 ３期
２１ ０ １年 ３月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ＿ ８ Ｎｏ ３ ｌ２ ．
Ｍａ．２ ｒ ０ｌ１
语 义 特 征 模 型 网格 重 划 的 研 究
何 属性 中找到其 固有 的一致性 ， 并与修 改前模 型的 网格 相 关联 ， 最终在 保持 现 有 有 限元 的质 量条 件 下快 速 产 生
完 整 质 量 网格 。
关键 词 ：语 义特征 模型 ；细胞 元 变化模 型 ； 网格 重划 ；扩 大 自由集 中图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文 献标志码 ：Ａ 文 章编号 ：１０ — ６ ５ ２ ｌ ） ３ １５ —４ ０ １３ ９ （０ １ ０ — １８ ０
特 征 模 型 高 效 的 变 分 四面 体 网格 划 分 （ Ｔ Ｖ Ｍ）
为 背 景 ， 虑 考
０ 引言
现 今 有 限 冗 分 析 ， 泛 应 用 于 产 品试 验 。 在 设 计 阶 段 的不 一 同时 刻 ， 过 模 型 分 析 来 模 拟 产 品 的 物 理 属 性 方 面 。每 次 分 通
孙 立 镌 ，陆 瑛 ，王 弱
（ 尔滨理 工大 学 计 算机科 学与技 术 学院 ， 尔滨 １０ ８ ） 哈 哈 ５ ０ ０ 摘 要 ：提 出一种 新的 方法 ， 于原模型 的 网格 来有效 构造一 个新 网格 。该技 术 利用语 义特征 模 型具 变化 模 型得 出 （ 改前／ ） 修 后 两个特 征模 型 的相 关部 分 ， 原 模 型的 复制 网格 节点 直接 将 关联 到修 正模型 中， 并结合 对 自由节点 扩大 自由集 来进 行优 化 过程 。利 用 这种 方 法 ， 以在 语 义特 征模 型 的 几 可
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｓｍａ ｔ ａ ｒ ｍ ｄ ｌ ｃ ａ ｇｄ ｃｌ ｍ ｄ ｌ Ｃ Ｍ） ｒｍｅｈｎ ； ｘ ａ ｄｓｔ ｆ ｒｅｓｔ ｙｗ ｒ ｓ ｅ ｎ ｃ ｅ ｔ ｅ ｏ ｅ； ｈ ｎ ｅ ｅ ｏ ｅ（ Ｃ ； ｅ ｓ ｉｇ ｅ ｐ ｎ ｅ ｏ ｅ ｅ ｉｆ ｕ ｌ ｆ