引入Wordnet的本体整合技术的研究
一种基于本体的叙词语义描述方法
一种基于本体的叙词语义描述方法一种基于本体的叙词语义描述方法的论文提纲：第一章：研究背景和意义1.1 研究背景概述1.2 研究意义分析1.3 国内外研究现状介绍第二章：相关知识和理论基础2.1 本体和本体建模介绍2.2 语义描述方法概述2.3 叙词分类及其语义表达方法介绍第三章：基于本体的叙词语义描述方法3.1 本体构建流程3.2 本体实体和关系描述3.3 叙词语义描述方法实现第四章：实验设计和结果分析4.1 实验设计和数据集构建4.2 实验结果和分析4.3 对比分析和优化方案第五章：总结与展望5.1 本研究工作总结5.2 不足之处和改进设想5.3 展望未来发展趋势以上为一种基于本体的叙词语义描述方法的论文提纲，具体章节可根据实际情况进行适当调整。
第一章：研究背景和意义1.1 研究背景概述随着互联网和人工智能技术的飞速发展，自然语言处理成为了人工智能领域中一个非常重要的研究方向。
而在自然语言处理领域中，叙词是一个重要的研究对象，因为它们通常是句子或篇章的核心，决定着句子或篇章的意义。
通过对叙词进行语义描述能够为语言理解和自然语言处理提供基础。
然而，对叙词进行语义描述是一个相对困难的任务，因为叙词通常有多重含义，而且在不同的上下文中可能会有不同的意思。
此外，叙词的含义还可能会受到各种因素的影响，如语音、语调、语境等。
1.2 研究意义分析因此，本篇论文旨在研究一种基于本体的叙词语义描述方法，以提高对叙词的语义理解和识别能力。
本文的研究意义如下：1. 通过提出这种新方法，能够对叙词的多重含义进行更精准的描述和识别，为下一步的自然语言处理和文本分析提供更好的基础;2. 对本体的应用进行探索，可以增强叙词语义描述的准确性和完整性，从而增强自然语言处理的能力；3. 本文所介绍的叙词语义描述方法可以推广到其他语言和文化领域，从而促进国际社会语言和文化的交流和理解。
1.3 国内外研究现状介绍针对叙词语义描述的研究已经成为自然语言处理领域中一个非常活跃的研究方向。
基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型
ＧＬ ＵＥ［
、
Ｏｎ ｏ ｐ ｔ Ｍａ
、
ＣＯＭ Ａ ＋ ＋ 【２ １］
。
并针对 本体集 成 中存在 的问题 ，
提出很多不同 的本体集 成解决 方案 ， 中应用 较 其 为广泛的本 体集 成解 决方 案 是德 国卡 尔斯 鲁 厄
大 学 Ａ Ｆ 研 究 所 Ｓｕ ｍ 和 Ｍａｄ ｈ 在 ＩＢ ｔｍ ｅ Ｇ ｅｅｅ Ａ ２０ 提 出的基 于形式 概 念分 析 （ Ｃ ０１ Ｆ Ａ） 的 本 体
动语 义检索及可视化模 型。实验表 明这种模型 能够过 滤掉 大量 与用户查询 无关的信 息， 高信 息检 索 提 系统的检准率 ， 并很好地满足用 户可视化和个性化检 索需求 。图６ 。表 ２ 。参考文献 ３ 。 ４
关键词 本体集成 语 义检 索 可视 化 概 念语 义 图 模 型
Ａ ｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ｔｈ ｒ ｔｌ ｘ ｓｓｓ ｍｅ ｐ ｏ ｌｍ ｓｉ ｈ ｒ ｃｉ ａ ｐｐ ｉａｉｎ ｏ ｅ ｎ ｉ ｅｒｅ ａ ， ｕ ｈ ａ ｒ ｅ ｓｔ ｅ ｅ ｓｉ ｅ ｉｔ ｏ ｒ ｂ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ａ ｔｃ ｌａ ｌｃ ｔ ｆｓ ｍａ ｔｃｒ ｔ ｖ ｌ ｓ ｃ ｓｈａｄｎ ｓ ｏ ｌ ｏ ｉ ａ ｑｕｒ ｅ ｅｙ ｉ ｅ ｔ ｃ ｍｐｌｘ ｃ ｍｐ ｉ ｒ ｃ ｓ ｆｌ ｔｎ ｅ ｎ ｉ ｎ ｅ ｓ ｌ ａ ｅ ｆｄ ｍａｎ ｎｔｌｇ ｃ ｉｅｕｓ Ｆｓｑｕ ｒ ｎｔｎ ， ｏ ｅ ｏ ｕｔ ｎｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ａｅ ｔｓ ｍａ ｔｃ ｉ ｄ ｘ， ｍａｌ ｒ ａ ｏ ｏ ｉ ｏ ｏｏ ｙ ｃ ｖ ｒ ｇ ｐｏ ｒｃ ｎ ｅ ｔ ｓ ｍａ ｔｃ ｔｐｅ ， ｏ ｒａ ｏ ｔｃ ｅ ｅ ， ｅｃ Ａｉ ｎ ｔｔ ｅ ｅ ｒ ｂ ｅ ｏ ｅ ａ ｅ， ｏ ｏ ｃ ｐ ｅ ｎ ｉ ｙ ｓ ｌｗｅ ｕｔｍａ ｉ ｌｖ ｌ ｔ ． ｍｉ ｇ ａ ｈ ｓ ｐ ｏ ｌ ｍｓ，ｈ ｓ ｐ ｐｅ ｔ ｔ ｉ ａ ｒ ｐｕ ｓ
基于WordNet和自然语言处理技术的半自动领域本体构建
计算机科学 ２ ０ Ｖｏ． ４ ｏ ６ ０ ７ １ Ｎ． ３
基 于 Ｗ ｏ ｄ ｔ 自然 语 言 处 理 技 术 的 ｒ Ｎｅ 和 半 自动 领 域 本 体 构 建 ）
徐 力斌 刘宗 田 周 文 宋二伟 （ 上海 大 学计算 机科 学 与工程 学 院 上海 ２０ ７ ） ００ ２
（ ｃ ｏ ｌｏ ｍｐ ｅ ｉｎ ｅａ ｄ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ Ｓｈ ｎ ｈ ｉ ｎｖ ｒ ｉｙ， ａ ｈ ｉ２ ０ ７２ Ｓ ｈ ｏ ｆＣｏ ｕｔｒＳｃｅ ｃ ｎ ｇｎ ｅｉｇ， ａ ｇ ａ ｉｅ ｓｔ Ｓｈ ｎ ａ ０ ０ ） Ｕ ｇ
Ａｂｔａ ｔ Ｏｎ ｏｏ ｙｉ ｒ ｎ ｒ ｏ ｕａ ｌｋｎ ｓｏ ｎ ｗｌｄ ｅｍａ ａ ｅ ｎ ｙ ｔｍ ， ｕ ｈ ｒｄｔ ｎ ｌ ｎ ｏｏ ｓｒ ｃ ｔｌｇ ｓｍｏ ｅａ ｄｍｏ ｅｐ ｐ ｌｒｉ ａｌ ｉｄ ｆ ｏ ｅ ｇ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｓｅ ｂ ｔｔｅｔａ ｉｏ ａ ｔ ｌ— ｎ ｋ ｓ ｉ ｏ
方法 ， 该方法能够大大提 高本体 的构 建效 率， 并且一定程度上 能够保证 结果本体 的质量 。实验表 明， 本文的 方法在 一
定 程 度 上 令 本 体 的 生成 过 程 实现 自动化 。
关键词
领域本体 ， 义单元 ， ｒＮｅ， 语 Ｗｏｄ ｔ 自然语 言处理
Ａ ｅ － ｕ ｏ ｔｃ Ｄｏ Ｓ ｍｉａ ｔ ｍａ ｉ ｍａｉ ｎ Ｏｎｔ ｌ ｇ ｎ ｔ ｕ ｔｏ ｅ ｈｏ Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ｏ ｄ ｔ ｏ ｏ ｙ Ｃｏ ｓ ｒ ｃ ｉ ｎ Ｍ ｔ ｄ ｓ ｄ ｏ ｒ Ｎｅ
本体 的应 用价值 已经被广 泛认 可 ， 在我们 能够 达到应 但 用本体 的 目的之前 ， 我们首先要考虑 的是如何得到一个本体 ，
具体地讲 ， 如何从 各种领域 信息 中有效地 得到各 种概念 以及
基于WORDNET的领域本体半自动构建研究
中图分类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３
文献 标识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：６ ３０ ６ （ ０ ７ ０ －３ １ ４ １７ －５ ９ ２ ０ ）４ ８ － ０ ０
０ 引言
本 体 目前 尚无统 一定 义 ，被广 泛应 用 的定 义是 Ｇｕ ｅ… 提 出 的 “ 体 是 概 念模 型 的 明确 规 范说 ｒｂｒ 本 明” 。构 建本 体 的方法 是 当前研 究 中 的热 点 问题 ， 目前 国 内外研究 本 体 的构建 方 法 主要有 ：Ｔ Ｖ Ｏ Ｅ法 ， 骨架 法 ，Ｓ Ｎ Ｕ Ｅ Ｓ Ｓ法 ，七 步法 ，ＩＥ ５方 法 。现行 的本 体 的构 建 方法 都 没 有 经过 权 威 标准 化 部 门 的认 ＤＦ 证 ，要形 成 一套标 准 的本 体构 建方法 比较 困难 。 因为领 域 的不 同和具 体工 程 的要求 不 同 ，但 大家都 比 较认 同 Ｇｕｅ＿提 出的构 建本 体 的五条原 则 ：明确 性和 客观 性 ，概念 定 义 的完整性 ，推 理一 致性 ，最 ｒｂｒ ２
Ｖｏ ８ Ｎｏ ４ Ｌ２ ． Ｄｅ ２ ｏ Ｇ Ｏ ７
基于 ＷＯ Ｄ Ｅ Ｒ Ｎ Ｔ的领域 本体 半 自动构建研究
张 勇 ， 门 涛２
（． 湖学院 计算机系 ，安徽 巢湖 ２ ８０ ； ． 海大学 信息科学与工程学院 ，辽宁 锦州 １ １ １ ） １巢 ３ ００ ２ 渤 ２ ０ ３
２ 基于 ＷＯ Ｄ Ｅ Ｒ Ｎ Ｔ的本体半 自动构建 方案
２ １ Ｗ Ｏ ＤＮＥ ． Ｒ Ｔ的结构
ＷＯ Ｄ Ｅ 是 由 Ｐｉｃｔ Ｒ ＮＴ ｒ ｅ ｎ大 学认 知科 学实 验室 研 制 的 ，它 的理 论基 础是 心理 语 言学 和人 类词 汇 ｎ ｏ
记忆学 。它根据语义来组织分类词汇信息 ，而不是根据词的形式 。Ｗｏ Ｎ ｔ ｒ ｅ 中的词汇关系如下表： ｄ
本体研究
The Classification of Ontology
• 目前被广泛使用的本体有如下5 个： • Wordnet：Wordnet 是基于心理语言规则的英文词典，它以synsets 为单位组织信息。所谓synsets 是在特定的上下文环境中可互换的同 义词的集合。 • Framenet：Framenet 也是英文词典，采用称为Frame Semantics 的 描述框架， 提供很强的语义分析能力， 目前发展为FramenetII。 • GUM：支持多语种处理，包含基本的概念及独立于各种具体语言的 概念组织方式。 • ENSUS：为机器翻译提供概念结构，包括7 万多个概念。 • Mikrokmos：Mikromos也支持多语种处理，采用一种语言中立的中间 语言TMR 来表示知识。
•
（1） 本体可以在不同的建模方法、范式、语言和软件工具之间进行翻译和映射， 以实现不同系统之间的互操作和继承。 （2） 从功能上来讲，本体和数据库有些相似。但是本体比数据库表达的知识丰 富得多。首先，定义本体的语言，在词法和语义上都比数据库所能表示的信 息丰富得多；最重要的，本体提供的是一个领域严谨丰富的理论，而不单单 是一个存放数据的结构。 （3） 本体是领域内重要实体、属性、过程及其相互关系形式化描述的基础。这 种形式化的描述可成为软件系统中可重用和共享的组件。
The Modeling Primitive of Ontology
• 本体包含5个基本的建模元语（Modeling Primitive）或说是5个要素： • 类/概念（classes/concepts）：概念的含义很广泛，可以指任何事物， 如工作描述、功能、行为、策略和推理过程等等。 • 关系（relations）：关系代表了在领域中概念之间的交互作用。形式 上定义为n 维笛卡儿乘积的子集： R ： C1 ×C2×⋯×Cn 。如：子 类关系( subclass-of) 。 • 函数（functions）：函数是一类特殊的关系。在这种关系中前n - 1 个 元素可以惟一决定第n 个元素。形式化的定义如下： F ： C1 ×C2 ×⋯×Cn-1 →Cn 。例如Mother-of 关系就是一个函数，其中Motherof ( x ， y) 表示y 是x 的母亲，显然x 可以惟一确定他的母亲y 。 • 公理（axioms）：公理代表永真断言，比如概念乙属于概念甲的范围。 • 实例（instances）：实例代表元素。
本体的相关研究
本体的相关研究一、本体的内涵本体（Ontology）源于哲学概念，指事物的本身，用以描述事物的本质。
在哲学界，本体为“对世界上客观存在物的系统描述”，即“存在论”“万有论”等。
本体的概念最早起源于古希腊哲学家亚里士多德对事物本质的研究［53］。
随着社会的发展与进步，人们在对世界的研究中，将本体引入到计算机科学、人工智能、信息科学等领域研究中，给出了自己的研究、定义、理解和应用。
20世纪80年代，学者们在信息科学、知识工程领域引入本体的概念。
Neches 等在人工智能领域最早给出了本体定义：本体是某个领域词汇的基本术语和关系，以及用于定义术语和关系以定义词汇外延的规则［54］。
换句话说，本体是某个领域公认的概念集，该概念集包括确定的语义和概念之间的关系。
Gruber给出的本体定义迄今为止引用最为广泛，本体是某个领域中概念模型的形式化和显示的规范说明［77］。
在Gruber研究的基础上，Guarino和Giaretta对本体定义做了进一步修改和完善，他们认为本体论是一套对某个领域概念做出清晰、局部说明的逻辑理论［55-56］。
Borst在Gruber本体研究的基础上，提出本体是共享的概念化的形式规范说明［57］。
Studer等人在Gruber和Borst基础上，提出本体是共享的、概念化的、明确的、形式化的规范说明。
Studer认为本体包括了“共享、概念化、明确、形式化”四个方面的内容［58］。
杜萍对本体“Ontology”在国外的发展过程做了较为完善的总结［59］，如表2-1所示。
表2-1 本体定义的发展续表虽然不同的专家学者对本体的定义有不同的描述，但究其根本，从本体的内涵上看，学者们对本体内涵的认识都是把本体当作某个领域不同主体之间交流的一种语义基础，即用本体定义明确的词汇，描述概念之间的关系，使得使用者之间能够达成共识［68］。
二、本体的分类本体是一个抽象的概念，具有本质、概念化、共享性等特征。
华东师范大学信息科学技术学院计算机科学技术系历年培养研究生学位论文情况
王成道
博士
系统科学
系统分析与集成
模糊系统，遗传算法，规则抽取，参数估计，多目标优化，可解释性与精度，多Agent系统，近似推理，交互影响，模糊积分
论文题目
论文作者
论文时间
指导教师
论文层次
（硕士、博士）
学科
专业
论文关键词
基于Nutch的学校信息垂直搜索引擎的研究与实现
王可
2009
朱敏
专业硕士
专业学位
物流系统模型和算法研究
戴树贵
2007
潘荫荣
博士
系统科学
系统分析与集成
物流；选址问题；车辆路径安排问题；库存系统仿真；遗传算法；蚁群算法；离散事件系统
对等网络中的信任感知和可信协同商务洽谈关键技术研究
江红
2007
顾君忠
博士
系统科学
系统分析与集成
对等网络，信任感知，可信，协同商务洽谈，信任协商策略，信誉，信任模型，信任反馈，有色Petri网系统，BN_CPN
微分方程解析近似解的符号计算研究
杨沛
2010
李志斌
博士
系统科学
系统分析与集成
微分方程，微分差分方程，解析近似解，符号计算，孤立子
动态UML子图的形式语义研究
赵也非
2010
杨宗源
博士
计算机科学与技术
计算机应用技术
UML，进程代数，概率模型检测，XMI，一致性检查，量化分析，实时并发系统
无线传感器网络若干关键安全技术的研究
面向复杂自适应系统的本体构造方法及其若干关键技术研究
杨德仁
2008
顾君忠
博士
系统科学
系统分析与集成
WordNet研究
基于WordNet重用的领域本体构建方法研究摘要：构建本体是开发基于语义信息系统的重要步骤。
为了提高构建领域本体的效率，提出了一种基于WordNet重用的领域本体构建方法。
该方法分析了WordNet的结构和语义关系，将WordNet抽象为图模型，从中抽取以领域术语为节点的子图，得到一个领域子本体，再利用编辑工具对其进行修改和完善。
通过分析与核对实验数据和结果，表明该方法可以重用WordNet的结构并从中获取领域知识，并半自动地快速构建领域本体。
关键词：WordNet; 重用; 领域本体; 语义; 图模型Research of Building Domain Ontology Method Based OnReusing WordNet【Abstract】Building ontology is an important process to develop semantic-based information system. For enhancing the efficiency of building domain ontology, an approach for building a domain ontology reusing WordNet was proposed. The approach analyzed the structure and semantic relations of WordNet and abstracted WordNet as a graph model. Regarding domain terms as the concepts of the ontology, a subgraph whose nodes were domain terms was abstracted and a domain sub-ontology was generated. The ontology was modified and complemented using an ontology editor. By means of analyzing and verifying the figures and results of the experiment, it shows that the structure of WordNet can be reused and domain knowledge is able to be acquired in this approach, and a domain ontology can be built semi-automatically and quickly.【Key words】WordNet; reusing; domain ontology; semantic; graph model1 概述信息技术的知识化和智能化发展趋势，使得信息和数据的表示不只是停留在语法层面，更要聚焦到语义层面。
WordNet简介
WordNet简介2008-01-05WordNet简介· 对于WordNet来说，10年后来清点清点得失似乎是合适的。
每个参与其事的研究人员都真诚地感受到它的缺点，并且他们从未觉得这是一个“完工”了的项目。
事实上，WordNet仍在继续发展中。
· "WordNet: An Electronic Lexical Database"一书分三部分，16章。
第一部分从第1章到第4章，前3章分别介绍WordNet中的名词，形容词，动词，第4章介绍WordNet的设计细节及相关软件的情况（这主要是由普林斯顿大学认知科学实验室的研究人员写的）；第二部分和第三部分主要是由普林斯顿认知科学实验室之外的参加WordNet研究工作的研究人员撰写的。
第5章和第6章描述了WordNet的改进；第7章从形式化的概念分析的角度描述了WordNet；第8到第16章讨论了WordNet的各种不同应用。
（一）计算机与词库（computers and lexicon）· 一个人即使不接受把人脑比作计算机的隐喻，也一定同意，计算机提供了一个良好的模式演练场，通过它，人们可以测试各种关于人类认知能力的理论模型。
· 越来越多的人认识到，一个大的词库对自然语言理解，人工智能的各方面研究都具有重要的价值。
· 对大规模机器可读词典的需求同时也带来许多基础问题。
首先是如何构造这样一个词库，是手工编制还是机器自动生成？第二，词典中应包含什么样的信息？第三，词典应如何设计，即信息如何组织，以及用户如何访问？实际上，这些问题涉及到词典的编纂方法，词典的内容，词典的使用方式这一系列非常基础的问题。
（二）构造词库数据库（constructing the lexical database）· 构建词典的两种基本方式：自动获取 / 手工编制。
手工构建词典的优点之一是便于创建更为丰富的词条信息；其次是便于控制。
叙词表向本体重构的关键技术研究
叙词表向本体重构的关键技术研究摘要：将传统的知识组织体系转换为本体，可以加快本体建设的进程，并在语义web中提供更好的信息服务。
文章以叙词表资源为转换对象，总结现有叙词表向本体转换的方法与工具研究，提出了叙词表向本体重构的通用技术框架，并重点探讨涉及的关键技术。
关键词：叙词表本体知识组织体系重构中图分类号： g254.0 文献标识码： a 文章编号： 1003-6938（2013）01-0008-051 引言传统的信息检索系统中，分类表、叙词表及类似叙词表的资源（如mesh）是实现索引、检索及简单推理的有效手段。
但这些传统的知识组织体系往往缺乏对语义及结构一致性的良好定义、概念间的关系较模糊、对推理的支持性较弱。
为克服这些局限性，实现更有效的检索与智能信息处理，需要在传统的知识组织体系基础上丰富其语义关系[1]。
相对于传统的知识组织体系，本体具有以下优势：（1）将概念从词汇中抽离出来，能够更好的反映人类对某个领域概念的认识，每个概念在领域中是唯一且精确定义的；（2）本体可详细描述概念之间复杂的语义关系；（3）利用逻辑描述可以实现更复杂的推理，挖掘更深入的知识；（4）具有更好的互操作性，便于在语义web中重用、共享；（5）有多种工具实现对本体的编辑、检测与存储。
与此相对立的，从零开始构建本体则是一个耗时耗力的过程。
因此许多研究考虑将传统的知识组织体系转换为本体，这不仅能加快本体建设的进程，还能最大程度的发挥原有资源的效用。
与分类表、词典等知识组织体系相比，叙词表遵守严格的编制规范，具有等级结构清晰、词间关系明确等特点，其向本体的重构过程也相对简易。
将叙词表等资源转换为本体，不仅仅是结构性的改变，还意味着在其原有信息的基础上对语义关系进行精确。
叙词表可以通过不同的途径转换为rdf/owl格式描述的本体。
本文对叙词表向本体转换的方法进行总结，并调研可用的转换工具，提出一种通用的技术框架，并对涉及的关键技术进行探讨。
WordNet应用问题研究
ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｗ ￣ ｅ ） ， 即“ Ｉ ｓ — Ａ — Ｋ Ｉ Ｎ Ｄ 一 ０ Ｆ ” 这样 的语义关系 ． 名词 ， 动词 ， 形容词 和副词各 自被组织成一个同义词的网络 ． 每个 同义词集合都代表一个 基 本 的语 义 概 念 ． 即在 词 的形 式 和 意 义 之 间建 立 起 映 射 关 系 （ ｍ ａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ） 用于描述词汇矩 阵， 并且 这些集 合之间也 由各种关系连 接。 个多义词就有可能 出现在它 的每个意思的同义词集合 中． 对 于这样 个复杂的词库该如何创 建呢 ． 是手工 编制还是机器 自动生成 ． 选 择 手工构建词典 的优点之一是便于创建更为丰富的词条信息 ： 其 次是便 于控制 ． 下 面我们将 阐述 以非手动 的方式来设 计 ｗｏ ｒ ｄ Ｎ ｅ ｔ 。 ２ ． 半 自动 方 法 设计 Ｗ ｏ ｒ ｄ Ｎ ｅ ｔ 人工编制显然工程浩 大 ， 必然 时间长 ， 要花 费大量的人力 、 物力 、 财力 ． 而对 于机器 完全 自动生成 ． 就是让机器本 身独立判断一 个个 的 概念 ， 准确的定位各种关系， 这样产生 的结果往往是 准确 性不高 ． 在目 前多方面受限制的前提 下可 以试着 以本体半 自 动 的设计方法 在设计方法前先讲 述“ 本体 ” 和“ 关 系” 概念 本体 ： 本体 目前还没有规范 化的统一定 义 。 它是一种概 念模型 的 明确规 范说 明 ， 而这个概念模 型又是共享 的 ． 它主要表 达了 四个方 面 的含义 ： 概念模型 、 明确、 形式化 、 共享。 概念模 型指通 过抽象 出客观世 界 中一些现象的相关概念而得到的模 型 ： 明确 是指所使用 的概念及使 用这些概念 的约束都有明确的定义 ：形式 化指必须是计算机可读 的 ： 共享指概念模 型所 体现的是共 同认可 的知识 ， 反映的是相关领域 中公
Wordnet研究
词网WordNet研究1——之初始接触WordNet® is a large lexical database of English. Nouns, verbs, adjectives and adverbs are grouped into sets of cognitive synonyms (synsets), each expressing a distinct concept. Synsets are interlinked by means ofconceptual-semantic and lexical relations. The resulting network of meaningfully related words and concepts can be navigated with the browser. WordNet is also freely and publicly available for download. WordNet's structure makes it a useful tool for computational linguistics and natural language processing.WordNet是一个英语字典。
由于它包含了语义信息，所以有别于通常意义上的字典。
WordNet根据词条的意义将它们分组，每一个具有相同意义的字条组称为一个synset（同义词集合）。
WordNet为每一个synset提供了简短，概要的定义，并记录不同synset之间的语义关系。
在WordNet中，名词，动词，形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，并且这些集合之间也由各种关系连接。
（一个多义词将出现在它的每个意思的同义词集合中）。
在WordNet的第一版中（标记为1.x），四种不同词性的网络之间并无连接。
newWORDNET简介
上下位关系
与同义词和反义词都是词形之间的词汇关系不同， 上位关系吓位关系是词义之间的语义关系。 例如：{枫树}是{树}的下位词，{树}是{植物}的下 位词。下位／上位关系也称为从属／上属关系， 子集／超集关系，或ISA关系。如果以英语为母语 的人接受以“An x is a(kind of)Y”为框架构造的句 子，则同义词集合{X，X．．．}表示的概念被称 为同义词集合{Y，Y．．．}表达的概念的下位关 系。这种关系可以这样表示：在{x，x．．．}中 设一指针指向其上位关系，在{Y，y．．．}中设 一指针指向其下位关系。 这种方法为WordNet中的名词提供了一种核心的 组织原则。
根据替换原则对同义词加以定义，使得我们有可 能把WordNet分成名词，动词，形容词和副词几 大类。 这就是说，如果概念用同义词来表示，并且同义 词必须是可互换的，那么在不同文法分类中的词 就不可能是同义词(不能构成同义词集合)，因为 它们是不可互换的。名词表达一般的概念，动词 表示动词性概念，而修饰语提供了修饰这些概念 的方法。换言之，用同义词集合表达词义这种方 法，与名词，动词，修饰语在记忆的语义存储中 相互独立组织这样的心理语言学现象是一致的。
WordNet的动词
WordNet动词的15个基本语义类(semantic domain)
这张表简单说明了词汇矩阵的 设想：假定表列代表词形，表 行代表词义，矩阵的表项就表 示对应列上的词形可以被用来 表示相应表行上的词义(在一 个适当的上下文环境中)。这 样，表项E1，1就表示：词形 F1可以表示词义M1。如果同 一表列中有两个表项，则该词 形具有两个义项，是个多义词； 如果同一表行中有两个表项， 则对应的两个词形是同义的， 相应的两个词是同义词。 词汇矩阵的表行和表列中的诸 项，分别构成了词义集合与词 形集合。WordNet的工作重点 是在词义集合中建立词义间的 语义关系模式。
基于WordNet的本体澄清
ｍａ ａ ｅ ｎ ｎ ｐ ｌ ａｉｎｏ ｎ ｏｏ ｙ Ｔｏｓ ｌｅｔｉ ｒ ｂｅ ，ｅ ｓ ｓｕ ｅ ｏｒ ｐａ ｅｔｒ ａ ｈ ｅ ｉａ ｅ ｒｓ ｎ ａ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｄ ａ ｐｉ ｔ ｆｏ ｔｌｇ ． ｏｖ ｈｓｐｏ ｌｍ ｓｎ ｅｉ ｓｄ ｔ ｅ ｌｃ ｅｍ ｓｔ ｅｌｘｃ ｌｒｐ ｅ ｅ ｔ— ａ ｃ ｏ
ห้องสมุดไป่ตู้
的质 量， 多的工作 集中在概念 建模 ， 很 但是 本体表 示这 个非常 重要 的方面一 直被 忽视 。 目前本 体的表 示使 用的是 词
（ｅｍ） 但 同一 个词 可 能有 很 多不 同的 意 思 ， 样 在 基 于 本体 的 应 用 时 将 导 致 不 清 楚 或 错 误 的理 解 。 为 了解 决 这 个 问 ｔｒ ， 这
题 ， 用定义在 Ｗｏｄ ｔ 使 ｒＮｅ 中的词 义（ｅｓ） ｓｎ ｅ 而不是词 来作 为本体 的表 示 ， 原 因是词 义只有唯 一的意 思。本体 澄 清的 其
定义为利 用 目标词周围的本体元素和被 它标 注的文档 附近的词 ， 目标词 进行 自动消歧 的过 程 。通过计 算 目标词 义 对
和 它 的邻 居 词 的语 义相 似度 ， 义相 关度 最 大 的 词 义 将 选 为 正 确 的 词 义 。 实验 表 明 ， 们 的 算 法 有 很 好 的 性 能 。与 最 语 我 好 的 消歧 算 法 相 比 ， 念 （ ｏ ｃｐ） 度 差 不 多是 名 词 精 度 的 ２ ， 系 （ ｒｐ ｒ ） 度 差 不 多是 动 词 精 度 的 ３倍 。 实 概 Ｃ ｎ ｅ ｔ精 倍 关 Ｐ ｏ ｅｔ 精 ｙ
基于WordNet的关联数据本体映射研究
一
ｈｅ ｔ Ｗｅ ｂ ｏ ｆ Ｄａ ａ ｔ ｎｄ ａ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｈｅ ｔ ｍ Ｓ Ｏ ａ ｓ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｃ ｎｄ ａ ｉ ｄ ａ ｔ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｓ －ｔ ｈｅ ｎ ｔ ｏ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ Ｆ ａ ｈｅ ｔ ｒ —Ｃｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ — Ｔｒ ｅ ｅ ｎｄ ａ Ｓ ｏ ｎ —Ｃｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ — Ｔｒ ｅ ｅ ｏ ｆ ｈｅ ｔ Ｃ ｎ— ａ ｄ ｉ ｄ ａ ｔ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｗｏ ｒ ｄ Ｎｅ ｔ ，ａ ｔ ｌ ａ ｓ ｔ ｔ ｏ ｃ ｏｍｐ ｕ ｔ ｅ ｈｅ ｔ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ｎｄ ａ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｈｅ ｔ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｓ． ｔ Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ｌ ｉ ｎ ｋ ｅ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｍａ ｔ ｃ ｉｎ ｈ ｇ Ｗｏ ｒ ｄ Ｎｅ ｔ ＤＯＭ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｔ ｒ ｅ
Ｐａ ｎ Ｙｏ ｕ ｎ ｅ ｎ ｇ Ｌｉ ｕ Ｚｈ ａ ｏｘ ｉ ａ
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摘 要 随 着越 来越 多的数据 集以关联数据 的形 式发 布到数据 网络 中， 不 同数 据集之 间的本体 映射 成为 当前 的研
知识增强的深度学习表示方法研究
知识增强的深度学习表示方法研究深度学习是一种通过模拟人类大脑神经网络结构，实现对复杂数据进行学习和判断的机器学习方法。
它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。
然而，传统的深度学习方法在处理复杂任务时面临着一些挑战，如语义表示的理解和推理能力的欠缺。
为了解决这些问题，研究人员提出了知识增强的深度学习表示方法，尝试通过引入外部知识来提升深度学习的性能。
本文将对知识增强的深度学习表示方法进行研究和探讨。
一、知识表示的重要性在深度学习中，合理的知识表示对于有效学习和推理至关重要。
传统的深度学习方法主要通过无监督学习或者大规模标注数据进行训练，但由于缺少专业知识的引导，学习到的特征往往难以表达更深层次的语义。
因此，引入知识表示成为提升深度学习性能的一种关键思路。
二、知识增强的深度学习表示方法1. 外部知识的引入知识增强的深度学习表示方法通过引入外部知识对原始数据进行增强。
这些外部知识可以包括本体知识库、图谱、领域专家知识等。
例如，在自然语言处理任务中，可以利用WordNet等本体知识库来对词语进行语义关联性的表示。
将外部知识与深度学习模型相融合，可以使模型在学习特征表示时更加准确和丰富。
2. 知识图谱表示学习知识图谱是一种在计算机科学和人工智能中广泛应用的知识表示方式，它通过实体之间的关系来描述世界的知识。
在深度学习中，通过对知识图谱进行表示学习，可以为模型提供更丰富的语义信息，从而提高模型的推理和泛化能力。
例如，通过将知识图谱嵌入到低维向量空间中，可以将实体和关系映射为连续向量，使得模型能够更好地理解实体之间的关联关系。
3. 迁移学习迁移学习是一种通过在源领域上学习到的知识来帮助目标领域上的学习任务的方法。
在知识增强的深度学习中，通过迁移学习的方法，可以将从其他领域或任务中学到的知识引入到深度学习模型中，从而提升模型的性能。
例如，在计算机视觉领域，可以通过在大规模图像数据集上进行预训练，然后将学习到的特征迁移到特定的目标任务中。
一种新的本体映射方法
一种新的本体映射方法
陈骏
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2009(028)008
【摘要】针对本体映射中概念相似度计算中存在的一些不足之处,提出了一种改进的方法.通过WordNet计算两个概念名称和属性相似性,过滤出最相关的概念,减少概念相似度的计算;然后通过计算两个不同本体中的实例相似度和语义邻居相似度来完成本体映射.实验证明该方法效果良好.
【总页数】4页(P183-186)
【作者】陈骏
【作者单位】南通职业大学电子工程系,南通,226007
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.一种新的自动化本体映射技术 [J], 江荔;薛醒思
2.一种新的自动本体映射算法 [J], 李选如;何洁月
3.一种新的本体映射发现方法SME [J], 夏红科;郑雪峰;胡祥
4.一种新的基于相似度计算的本体映射算法 [J], 吴雅娟;陈尧;尚福华
5.一种新的基于树分割的本体映射算法 [J], 徐德智;黄利辉;陈建二
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一种基于WordNet的跨语言地理本体匹配方法
一种基于WordNet的跨语言地理本体匹配方法沈航;李霖;朱海红;蒯希;陈晨【期刊名称】《地理信息世界》【年(卷),期】2016(23)2【摘要】针对跨语言环境下地理本体异构性强、本体实例重叠度低等特点,本文提出了一种半自动的地理本体匹配方法.通过概念化方法提取要素的本体属性,并用翻译工具将跨语言的本体属性转化为WordNet的语义集合,在此基础上进行本体属性的比较和本体概念的匹配.本方法以中国基础地理要素类型本体库和美国地质勘探局的地形图本体库的水系本体要素为依据进行了匹配实验,验证了方法的有效性.【总页数】7页(P48-54)【作者】沈航;李霖;朱海红;蒯希;陈晨【作者单位】武汉大学资源与环境学院,湖北武汉430079;武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学资源与环境学院,湖北武汉430079;武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学资源与环境学院,湖北武汉430079;武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学资源与环境学院,湖北武汉430079;武汉大学资源与环境学院,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.一种基于子图近似同构的e-Learning学习资源本体匹配方法 [J], XI Hai-xu;YU Feng;WANG Zhi;SONG Ai-bo;WANG Xiao-yue2.一种基于本体匹配的智能空间异常活动识别方法 [J], 徐守坤;孔颖3.基于WordNet的中泰文跨语言文本相似度计算 [J], 石杰;周兰江;线岩团;余正涛4.一种基于结构相似的本体匹配方法 [J], 仲新宇5.基于空间认知的地理信息本体匹配模型构建方法 [J], 熊顺;谢鹏;陈丹妮;马超;;;;;;;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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第２ ３卷
第 ６期
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１ 编 辑 工 具 与描 述 语 言
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计者有着不同的视 角， 使得 本体间的交互与重用变得 非常 困难． 文首先对整合 问题 中涉及 到的基本 问题 进行 了介 本 绍， 随后给 出本体整合 实验 的具体 实现 步骤． 本 实验 中引入 了 Ｗｏ ｎｔ 在 ｒ ｅ 本体作 为词 典辅 助 ， ｄ 参考 了本体 映射工程 中
的如 ＳＭ ｔｈ等所提 出的混合 映射 方法， － ａｃ 以期能更为全 面的解决整合 问题． 关键词 ： ＷＬ Ｗｏｄｅ； — ｒ ； Ｏ ； ｒｎｔ Ｓ Ｍａ ｈ 整合 ｃ 中图分类号 ： Ｐ ８ Ｔ １２ 文献标识码 ： Ａ
引入 Ｗｏｄ ｅ 的本 体 整 合 技 术 的研 究 ｒｎ ｔ
邓连瑾 ， 李文杰 ， 郭文静
（ 天津理工大学 计算机科学与技术学 院 ， 天津 ３ ０ ９ ） ０ １ １ 摘 要： 本体之 间的整合操作 ， 解决本体 重用问题 的有效途径． 是 在创 建本 体的过程 中， 管在 同一领 域 内， 尽 由于设
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｖ ｒ ｅ ｉｎ ｒｏ ｎ ｏｏ ａ ｅｒ ｗ ｉ ｗ ｎ ｔｅ ｓ ｍｅ ｄ ｍａｎ， ｏ ａ ，ｔ ｅｏ ｔｌｇ ｉ ｈ ｔ ｅ ｕ ｌ ｍａ ｅ ｓｒ ｃ ：Ｅ ｅｙ ｄ ｓｇ ｅ ｆ ｔｌ ｇ ｈ ｓｔ ｉ ｎ ｖｅ ｓｏ ｈ ａ ｏ ｉ ｆ ｒｔ ｔ ｈ ｎ ｏｏ ｗｈ ｃ ｈ ｙ ｂ ｉ ｙ ｂ ｏ ｙ ｈ ｏ ｈ ｙ ｔ
１９ ９ ８年 Ｔｍ Ｂ ｒｅ —ｅ ｊ 出 了语 义 网 的 概 ｉ ｅ ｒ Ｌ ｅｌ提 ｎｓ Ｌ 念， 它可 以在 纷 杂 的知 识 中辨 识 出对 用 户有 用 的 信
大 量 的本体 都存 在着 重叠 的部 分 ． 由于上 述 原 因 ， 这 就 给不 同本 体 之 间 的交 互 和 重 用 带 来 了 很 大 的 困 难， 本体 整合 就成 了解 决这 个 问题 的必 然途径 ．