基于本体特征提取的事例推理研究

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基于本体的知识表示与推理技术研究

基于本体的知识表示与推理技术研究随着信息时代的到来，人们面临着大量的信息和数据，如何从中挖掘出有价值的知识成为一项具有挑战性的任务。

在这个背景下，基于本体的知识表示与推理技术逐渐发展起来并引起了广泛关注。

本文将介绍基于本体的知识表示与推理技术的相关概念、方法和应用，并讨论其未来的发展趋势。

首先，我们来简要了解一下什么是本体。

本体是描述现实世界中的概念、实体和关系的形式化表示，它可以用于表示领域知识、语义信息和语义关系。

本体可以视为一种语义模型，通过定义概念、类别、属性和关系，帮助我们理解事物之间的关系和属性。

基于本体的知识表示就是将领域知识转化成本体表示的过程。

基于本体的知识推理是一种基于本体表示的逻辑推理技术，它通过对知识表示进行逻辑推理和推断，从而得出新的结论或发现新的知识。

知识推理可以应用于各种领域，如自然语言处理、数据挖掘、智能搜索等。

基于本体的知识推理可以帮助我们发现知识之间的隐藏关联和模式，从而提供更深入的理解和洞察。

在基于本体的知识表示与推理技术中，一个重要的概念是本体语言。

本体语言是用于描述本体的形式语言，其中最常用的本体语言是Web本体语言（OWL）。

OWL是一种基于描述逻辑的本体语言，它提供了丰富的语义表达能力和推理机制，可以描述复杂的关系和约束条件。

基于OWL的本体可以通过推理引擎进行推理，获得关于实体间关系的新知识。

基于本体的知识表示与推理技术在许多领域都有广泛的应用。

例如，在医疗领域，基于本体的知识表示与推理技术可以帮助医生和研究人员更好地理解和分析疾病之间的关联和治疗方法。

在智能搜索领域，基于本体的知识表示与推理技术可以提供更准确和个性化的搜索结果。

在智能物联网领域，基于本体的知识表示与推理技术可以帮助设备和系统之间的智能互操作。

基于本体的知识表示与推理技术的发展还面临一些挑战和问题。

首先，如何从大规模数据中自动构建本体仍然是一个难题，需要研究有效的本体构建方法和工具。

知识工程学一个新的重要研究领域

知识工程学：一个新的重要研究领域黄荣怀1，李茂国2，沙景荣31师X大学网络教育实验室，100875; 2教育部高等教育司，100816;3师X大学网络教育实验室，100875[摘要]知识工程是源于专家系统建造而形成的一个研究领域，目前已经成为一个跨学科的综合学科。

本文简要介绍了知识工程的概念，分析了知识工程的主要研究领域，如软计算、Agent 、自然语言理解、逻辑与推理、形象思维研究、基于事例的推理、机器学习、知识本体论等的主要进展与存在的问题。

最后提出广义的知识上程学是“一门研究人类智能与人类知识的机理，以与如何用机器模拟人的智能并促进人类知识开展的学科〞，也可以且应该作为教育技术学的一个重要研究方向。

[关键词]知识工程；人工智能；教育技术；专家系统一、知识工程概述1977年第五届国际人工智能联合会议上，美国斯坦福大学(Stanford University)计算机系教授费哥巴姆(Feigenbaum)作了关于“人工智能的艺术〞(TheArt of Artificial Intelligence)的讲演，提出“知识工程〞这一名称，指出“知识工程是应用人工智能的原理与方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。

恰当地运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题〞[1]。

知识工程的开展从时间上划分大体经历了3个时期:1．大约从1965年至1974年为实验性系统时期。

1965年费哥巴姆教授与其他科学家合作，研制出DENDRAL专家系统。

这是一种推断分了结构的计算机程序，该系统贮存有非常丰富的化学知识，它所解决问题的能力到达专家水平，甚至在某些方面超过同行专家的能力，其中包括它的设计者。

DENDRAL系统标志着“专家系统〞的诞生。

2．从1975年至1980年为M YCIN时期。

20世纪70年代中期MYCIN专家系统研制成功，这是一种用医学诊断与治疗感染性疾病的计算机程序“专家系统〞。

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。

基于本体特征提取的事例推理研究

（ｃｏｌｆｏｕｅｃｎｅｎｅｈｏｇ，ｕｚｏｇＵｉｒｉｆｃｎｅａｄＴｈｏｇ，ｈ３０４ＣｉａＳｈｏｏｍｐｔＳｉｃｄＴｃｎｌｙＨａｈｎｎｖｓｙｏｉｃｎｅｎｌｙＷｕａ４０７，ｈｎ）ＣｒｅａｏｅｔＳｅｃｏｎ
Ｖｏ．９Ｎｏ６２０１２。．。０７
文章编号：０７１０２０）６０７—３１０—３Ｘ（０７０ —０４０
基于本体特征提取的事例推理研究
Ａｓ — ｓｄＲｅｓｎｎｓａｃｆＣａｅＢａｅａｏｉｇＲｅｅｒｈｏ —
效补充。本文利用本体对领域知识的描述信息来分析特征词之间的关系，述了基于事例推理的思想及方法，描并结合实例
对其进行了进一步的说明。
ＡｂｔａｔＴｈａｅｉｅｎｅａｌｏｈｎｅｌｅｔｔａｅｄｓｉｃｉｎｐｏｏｙｅｓｓｅａｃｒｎＯｔｅｂｃｇｏｎｓｒｃ：ｅｐｐｒｇｖｓａｘｍｐｅｆｔｅｉｔｌｇｎｒｄｉｔｎｔｏｒｔｔｐｙｔｍｃｏｄｉｇｔｈａｋｒｕｄｉｏｈｎｗｌｄｅｆｒａｔｍｏｅａｎｅｉｇｔｏｉｅｔｈｅｔｒｘｒｃｉｎｏｅ — ｔｕｔｒｄｔｘｓｂｓｄｏｎｏ — ｆｔｅｋｏｅｇｏｎｉｎｙ１ｕｄｒｎ．Ｉｃｍｂｎｓｗｉｈｔｅｆａｕｅｅｔａｔｆｓｍｉｓｒｃｕｅｅｔａｅｎｏｔｌ — ｏｏｙａｄｃｓ－ａｅｅｓｎｎ．ｅｐｏｅｓｔｘｎｎｈｏｇｈｕｐｃｏｓｃｓｅｏｔｕｍｉｅ，ｎｔｈｗｉｈａｇｎａｅｂｓｄｒａｏｉｇＷｒｃｓｅｔｍｉｉｇｔｒｕｈｔｅｓｓｉｉｕａｅｒｐｒｓｓｂｔｄａｄｍａｃｔｔｅｃ — ｔｈＳＳｗｈｃｒｎｔｅｃｓａａａｅＳ，ａｅｅｔｔｅｈｇｌｕｐｃｏｓｔａｓｃｉｎｒｃｒｓｈａｅｂｓｄｒａｏｉｇｅｉｈａｅｉｈａｅｄｔｂｓ．ｏｗｅｃｎｄｔｃｈｉｈｙｓｓｉｉｕｒｎａｔｅｏｄ．Ｆｅｃｓ－ａｅｅｓｎｎｏｔｃｎｌｇｏｃｅｎｎａｇｕｐｃｏｓｔａｓｃｉｎｓｔｅｓｃｅｓｕｘａｓｏｆｔｅｔｃｎｃｌｐｌａｉｎｏｎｏｏｙ，ｅｈｏｏｙｆｒｓｒｅｉｌｒｅｓｓｉｉｕｒｎａｔｓｉｈｕｃｓｆｌｅｐｎｉｎｏｈｅｈｉａｐｉｔｓｆｒｏｔｌｇｇｏａｃｏａｄｉｔｅｅｆｃｉｅｓｐｌｍｅｔｆｒｍｏｅ— ａｅｅｓｎｎ．ｅｄｓｒｐｉｎａｏｔｏｉｎｗｌｄｅｍａｅｖｉｂｅｔｎｎｓｈｆｅｔｕｐｅｎｏｄｌｓｄｒａｏｉｇＴｈｅｃｉｔｂｕｍａｎｋｏｅｇｋｓｉａａｌｌＯａ — ｖｂｏｄｔａａｙｅｔｅｒｌｔｎｈｐｅｗｅｎｋｙｗｏｄｙｏｔｌｇ．ｅｐｐｒｄｓｒｂｓｔｅｍｅｈｄａｄｔｅｉｅｓｏＢＲ，ａｄｉｕ — ｌｚｈｅａｉｓｉｓｂｔｅｅｒｓｂｎｏｏｙＴｈａｅｅｃｉｅｈｔｏｎｈｄａｆＣｏｎｌｍｉｌｎｔｓｉａｃｒｉｇｔｕｘｍｐｅａｅｔｃｏｄｎＯｏｒｅａｌ．

一种基于本体推理的业务特征获取方法

ｔｏｌｏｙｇｕｓｉｎｇＪＥＳＳ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄａｃｑｕｅｓｔｓｅｘｐｌｉｃｉｔｓｅｒｖｉｃｅｆｅａｔｕｒｅｓｂｙｏｎｔｏｌｏｇｙｐａｒｓｉｎｇａｎｄｉｍｐｌｉｃｉｔｓｅｒｖｉｃｅ
然后通过本体解析获取明显业务特征，并基于本体业务模型设计隐含业务特征获取规则，获取隐含业务特征，最后结合业务本体生成业务采集数据项集合。实例仿真结果表明，改进方法能够实现自动化的业务采集数据项获取过程。关键词：业务管理系统；数据采集；采集数据项；业务特征；本体；本体推理
摘要：在业务数据采集领域中，针对采集数据项不能自动获取的问题，提出一种利用本体推理的业务特征获取方法。在方法中，首先用Ｒａｃｅｒ推理机消除业务本体中存在的ＯＷＬ语义冲突，采用ＪＥＳＳ推理机消除业务本体中存在的ＳＷＲＬ语义冲突，
ｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｔｈｅｓｅｖｉｒｃｅｏｎｔｏｌｏｙｇｕｓｉｎｇｒｕｌｅｓｄｅｓｉｇｎｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｎｔｏｌｏｇｙ－ｂａｓｅｄｓｅｖｉｒｃｅｍｏｄｅ１．Ｌａｓｔｌｙ，ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｇｅｎｅｒａｔｅｓｓｅｒｖｉｃｅｄａｔａｓａｍｐｌｉｎｇｉｔｅｍｓｗｉｔｈｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｏｎｔｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｅｘａｍｐｌｅｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｍａｋｅｄａｔａｓａｍｐｌｉｎｇｉｔｅｍａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓａｕｔｏｍａｔｉｃｌｙ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｓｅｒｖｉｃｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ；Ｄａｔａｓａｍｐｌｉｎｇ；Ｓａｍｐｌｉｎｇｉｔｅｍ；Ｓｅｖｉｒｃｅｆｅａｔｕｒｅ；Ｏｎｔｏｌｏｇｙ；Ｏｎｔｏｌｏｙｇｒｅａ —

维度化知识的融合与推理研究

维度化知识的融合与推理研究知识是人类智慧的结晶，它的维度化与融合对于推进人类文明发展有着至关重要的作用。

在当今的信息时代，面对数据海洋的浩瀚，如何有效地实现知识的维度化与融合已经成为出发点和研究重点。

本文将从知识维度化、知识融合、知识推理三个方面进行探讨。

一、知识维度化知识维度化是对知识进行分解、刻画、表示、管理的过程。

它基于语义网、本体论、元数据等技术手段，将知识从二维信息的表达形式转化成多维的语义网结构，真正实现知识的高效传递和共享。

常见的知识维度化技术手段有本体构建、本体融合、语义归纳等。

其中本体构建是将某一特定领域的知识进行抽象化和表达化，以便理解和利用；本体融合是将不同领域的本体进行融合，以实现不同领域之间的知识的互通；语义归纳是从大量的语料中提取知识特征，结合拓扑学等理论，形成可视化的知识网络。

这些技术手段不仅有助于知识的维度化，同时也为知识的融合和推理提供了基础。

二、知识融合知识融合是指将多个领域的知识进行结合，从而实现新的知识价值的产生。

它具体包括本体融合、语义融合和数据融合等多种形式。

本体融合是将不同领域的本体进行融合，构建出一个全面、一致的知识结构。

随着知识领域的不断拓宽，本体融合变得越来越重要。

它不仅能够避免数据的重复和错误，而且在知识结构的逻辑推理上有着更为精确的表现；语义融合是将不同领域的语义进行关联，通过归纳、映射等方法，建立起不同领域之间的对应关系，实现知识的融合；数据融合是将不同的数据来源进行汇总、整合，从而得到更为全面和准确的数据结果。

这些融合技术有助于形成更为丰富和全面的知识结构，从而提高知识的价值和应用。

三、知识推理知识推理是利用规则、逻辑、语义等技术手段，从已有知识中推出新的知识或解决问题的过程。

它是实现知识的效用和应用的基础，也是推动人工智能发展的重要手段。

知识推理方式分为基于逻辑、基于本体、基于语义等多种类型。

基于逻辑推理采用规则、公理等方法进行推理，适用于逻辑严密、证明困难的问题领域；基于本体的推理是基于本体知识的推理，具有更广泛的应用场景；基于语义推理则是利用语义相似和关联性进行推理。

基于SWRL规则的本体推理研究

已成为ＯＷＬ技术推广应用的主要瓶颈。将语义Ｗｅｂ规则语言（Ｓｅｍａ￣ｉｃＷｅｂＲｕｌｅＬａｎｇｕａｇｅ，ＳＷＲＬ）引入到本体中，能大
大改善本体的推理能力，从而挖掘出许多新的隐含知识。文中将本体引入到故障树领域中，对如何构建故障树本体及相应的ＳＷＲＬ规则进行了研究。首先采用ＯＷＬ语言构建故障树领域本体，然后将故障树中事件之间的逻辑关系转化成
中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３ — ６２９Ｘ（２０１５）１０ — ００６７ — ０４
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ６２９Ｘ．２０１５．１０．０１４
ｐｒｏｖｅｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｒｅａｓｏｎｉｎｇｂｙｉｎｒｔｏｄｕｃｉｎｇＳｅｍａｎｔｉｃＷｅｂＲｕｌｅＬｎｇａｕａｇｅ（ＳＷＲＬ）ｉｎｔｏｏｎｔｏｌｏｇｙ，ｗｈｉｃｈＣｎａｇｉｎａｉｍｐｌｉｃｉｔｎｏｋｗｌｅｄｇｅ．
ＳＷＲＬ规则语言，最后将故障树领域本体和ＳＷＲＬ规则放入ＪＥＳＳ推理机中进行推理，能挖掘出故障树中的隐含知识，从而

基于本体的领域知识库构建及推理研究

义化和机器可理解和可处理，支持对元数据语它义的描述以及元数据之间的互操作性，应用中在也支持基于推理的知识发现而不是全文匹配检
（）３函数是一种特殊的关系，中的第ｎ个元其
素相对于前ｎ一１个元素是唯一的，般情况下，一函数用Ｆ：ｌ２Ｃ ×Ｃ ×… ×Ｃ一一Ｃ表示。。
成领域概念类在该领域中的指称域。
本文介绍基于本体、源描述框架、体描述资本
收稿日期：Ｏ５１－２２Ｏ — １１
基金项目：云南省自然科学研究基金重点项目（０４００２、２０Ｆ０６）云南省教育厅科学研究基金（４９Ｄ）０Ｙ７４．作者简介：徐天伟（９Ｏ，，１７一）男云南省马关县人，副教授，主要从事知识工程方面研究．
维普资讯
第２பைடு நூலகம்第４期６卷
２００６年７月
云南师范大学学报
ＪｕｎｌｏｎａｒｌｏｒａｆＹｕｎｎＮｏｍａｉｅｓｔＵｎｖｒｉｙ
Ｖｏ．６Ｎｏ４１２．
Ｊ１０６ｕ．２０
基于本体的领域知识库构建及推理研究
索。本体描述语言０ｗＬ（ｂＯｎｏｏｙＬｎｗｅｔｌｇａ—
ｇａｅ是Ｗ３ｕｇ）Ｃ在Ｒ（）ＤＤＦＳ和ＡＭＬ＋ＯＩＬ的基
础上提出的ｗｅ体描述语言，中心思想是向ｂ本其

基于本体的特征知识库研究

中图分类号：Ｔ３１Ｐ１
特征技术
文献标识码：Ａ文章编号：０２２２（０８）３０９－２１０ — ４２２００－０３０
ＳｕｙｏａｕｅｏｅｇｓｓｄｏｍａｎｓｅｉｃＯｎｏｏｙｔｄｎＦｅｔｒｓＫｎｗｌｄｅＢａｅＢａｅｎＤｏｉ－ｐｃｔｌｇｆ
：
２１ｏｎｃｅ．．Ｃｎｅｔ２ｄ邻接关系Ｃｎｅｔｏｎｃｄ邻接关系：ｅ形状特征之间的空间相互位置的
关系。记作ｃ（ｌｅ）。ｅ，２邻接关系反映特征实体之间的相
属性取值约束条件
：
注释
属性：性名１属
：
推理规则： ①性质继承：ｅ，２＂ａＰｅｔｅ，）Ｃ（ｌｅ）Ｈｓｍｐｒ２Ｐｙ（
￣Ｈｓｒｐｒｅ，：ａＰｏｅｔｌＰ） ②属性继承：ｅ，２ａＡｔｂｔｙ（Ｃ（ｌｅ）Ｈｓｔｉｅｒｕ（２Ａ）ＨａＡｔｂｔ（ｌＡ）ｅ，ｓｔｉｕｒｅｅ，：③行为继承：ｅ，２Ｃ（ｌｅ）
ＰｎＱｎｃａａｉｇｈｏＡｓａｔＦａｒｂｅｔａｄｆａｕｅｃａｓｓａｓｄｔｒｐｅｅｔｆａｒｓｏａｓｏａｏｅｎ￣ｃｅｉｄｂｔｃ：ｅｔｅｏｊｓｎｅｔｒｌｅＩｕｅｏｅｒｎｔｅｆｐｎ．８ｔｏｓｔａｎｗｋｎｒｕｃｓｅｓｅｕ８
集，表示概念集，表示关系集，表示规则集。概念网ＣＲＳ模型形式化描述为：Ｍ＝Ｏ，，ＢＰＲ，ｌＯ表示本体，Ｃ｛ＣＡＩＩ，Ｓ，Ｃ表示概念集，ＢＰ表示属性集或方法集或性质集，ＡＩＩＲ表示关系集，Ｓ表示约束规则集。领域本体的表示形式采用框架表示。领域本体框架结构是由字符串Ｄｆｔｏｙｅｎｏｇ后跟＜ｏｌ概念＞体、一对花括号组本成。本体框架内容是概念的属性、关系和约束规则。概念的属性可以是多个，性取值约束条件是对属性含义的约束，属

基于本体几何特征分析的产品制造行为推理

ｃａａｔｒｓｉｍｏｅ．Ｗｉｔｅｎｏｏｙｈｏｙｎｔｅｈｒｃｅｉｔｃｄ１ｔｈｈｏｔｌｇｔｅｒａｄｈ
概念及其关系的一种描述［．７引入本体的目的首先］是使术语“ 准化 ” 实现领域知识的规范化及有效标，的共享知识；其次是实现知识的“ 可重用性 ” 在几何．建模中，本体的定义可以按照如下方式表达：引理１本体的概念化描述．本体是几何特征组
１产品几何本体模型的定义
本体论是一种概念化的说明，对客观存在的是
ＴｎｊＵｎｖｒｉ，ｈｎｈｉ０８４ＣｉａｏｇｉｉｅｓｙＳａｇａ２１０，ｈｎ）ｔ
ＡｂｔａｔＯｎｏｏｙｓｐｌｄｏｈｓｕｙｆｒｄｃ ’Ｓｓｒｃ：ｔｌｇｉａｐｉｔｔｅｔｄｏｐｏｕｔｅ
ｉｔｇａｅｎｆｃｕｅｂｈｖｏｅｕｎｅｆｒｙｔｅｃａｎｅｒｔｄｍａｕａｔｒａｉｒｓｑｅｃｏｍｓｂｈｌｍｐｅｄｒｃｉｎｏｈｒｃｅｉｔ，ｏｅｓｑｅｃａｅａａｙｅｎｉｔｆａａｔｒｓｉｗｈｓｅｕｎｅｃｎｂｎｌｚｄｉｅｏｃｃｆｌｗｉｇｓｅｓｏｌｎｔｐ．ｏＫｅｗｏｄ：ｏｔｌｇｙｒｓｎｏｏｙ；ｇｏｔｙｆａｕｅｅｍｅｒｅｔｒ；ｍａｕａｔｒｎｆｃｕｅｅａｉｒｒｃｓｄｌｂｈｖｏ；ｐｏｅｓｍｏｅ

基于本体知识库的语义推理机制研究

审查、看的需要。翻
总之，数字化资料存储系统的建立，使得电视制作效率大幅度提升，闻制作人员查找历史镜头更加准确、新方便ｔ另外数字化资料存储系统的出现将是对传统媒体资料管理方式的一种变革，有效的延长型号研制过程中珍贵资料的“ 生命力” 。数字技术的发展提升了电视作品的水平，大地推动电视极台的发展。而，技的发展不是单一淘汰和更新的过程，是然科而个叠加整合的进程。何一种新的媒介的出现，不可能作为都承载文化的单独媒介而存在，是以一种相互渗透、容并蓄、而兼合而不同的形式，造出各具特色的文化传媒。信随着数字技创相术对电视作品摄制水平的提升，必将在资讯媒体宣传文化等各
课题。
嗡
未来，以借助数字化技术进行媒体资产管理。可
３１．声像资料存储与浏览
数字化资产管理系统可实现视频、音频文件、图文、文本等各类资源的统一管理；并全面支持媒体文件、２蓝光，ＶＤ、Ｄ、３４Ｐ、ＤＣ１９等多种文件的上传导入；具有强大的编码能力，面兼容高标清节还全目，并可以在ＡＶ、Ｅ、ＩＭＰＧＭＯＶ等百种格式之间进行超实时自由转换，实现 “ 不限时、限地” 不浏览访问，并使音像资料数字化实现永久可靠保存。３２声像资料多级共建共享．通过采集工作站－ＨＤＰｏ５ｒ支持数字接口提供高清监看输出，支持多种格式信号转换；用归档服务器，成高集成媒体管理系运形统进行存储；通过编目检索工作站进行编目检索，经过智能搜索引擎对视音频资料指定位置下载；定义全限级别后，在通过千兆以太网交换机交换，以实现资料资源的共享，足随时、可满随地满足多人

一种基于本体和特征综合推理的植物建模方法

下４种类型．１１基于几何参数方法的植物建模．
类繁多，形态万千，有复杂的形态特征．对自然界具的植物形态及生长发育进行建模，一方面对于探索植物生长过程的规律，深化对农学、物学的研究具植
有重要的意义；另一方面，植物模拟在艺术设计、动画制作、游戏开发等领域也有广泛应用．在过去的三十多年中，物模拟的研究和应用已经得到了相植
当程度的发展．但是，种建模方法仍有其各自各
基于几何参数方法的植物建模通过构建不同的数学模型，求模拟更真实的植物．已有的基于几力何参数的建模方法有：ＩＤＮＹＲ３提出了基ＬＮＥＭＡＥ－
于文法、重于植物拓扑结构的Ｌ一系统，由侧并Ｐｕｉｉｉ将其用于树木及其他植物的造型；ｒｓｋｅｅｎｗｚ随
物造型受到视点位置影响，采集大量真实图片；需基于生物学机理与环境控制的建模方法提出了一种植
物模拟的新思路，以更精确、可更具体、更本质地对植物进行模拟．但是由于生物本身的机理非常复杂，物种差异性较大，具体应用和实施这种策略工作量很大．可以说，目前为止以植物为对象的建模到
研究工作．植物是自然界最常见的景观之一，种其
１植物形态建模的研究现状
以植物为研究 Biblioteka 象的计算机模型可以有多种分

基于本体论的信息集成技术研究与实践

基于本体论的信息集成技术研究与实践近年来，随着互联网技术的不断发展和普及，人们在日常生活、工作和学习中积累了大量的信息，这些信息分布在不同的网站、数据库和应用程序中，形成了各自独立的数据源。

随着信息化程度不断提高，如何高效地整合利用这些分散的信息资源，成为了信息技术领域亟待解决的问题。

基于本体论的信息集成技术应运而生。

它通过建立符合人类语言逻辑结构的本体，将多个信息源中的数据转化为具有更高级别的概念和实体，从而在语义层面上实现数据的融合和交互。

本体化的信息集成技术重新定义了信息搜索的方式，使用户能够更快、更准确地获得所需的信息。

本体论是哲学上关于存在和本质的研究，把信息集成技术中的“本体”概念化，把信息中的概念、实体和关系转化为本体结构中的概念类、实体类和关系类。

本体的建立需要通过对领域的本质特征进行分析、抽象、归纳和定义，将这些本体的描述语言用于信息集成、搜索和推理。

本体是一种定义领域概念和实体的方式。

在领域本体中，不仅描述了领域中的概念和实体，还定义了这些概念和实体之间的关系。

比如，人和房屋是社区中最基本的概念，它们之间有居住的关系，关系建立了房屋和人的联系。

通过建立这样一个本体，我们可以更好地表示社区中的人和房屋，描述它们之间的关系，实现精确和快速的搜索和查询。

本体化信息集成技术的核心就是本体的建立和维护。

本体的建立需要对领域进行深入的分析和研究，从中提取出领域内的实体、概念和关系。

随着领域的深入研究，本体不断演化和完善，以适应新的应用和需求。

本体的维护也是持续的过程，包括本体的扩展、更新和修订，保证本体的准确性和实用性。

在信息集成技术方面，本体化的数据表示方法是一种很有前途的解决方案。

我们可以通过建立领域本体，将不同数据源中的数据转化为本体结构中的实体，并将不同实体之间的关系转化为本体结构中的关系。

利用本体表示数据，可以更加方便地进行数据的整合和共享，同时也实现了数据的语义化。

除了数据表示外，本体也具有推理能力，也就是说，本体能够根据本体结构中的规则和关系，进行推理、推断和推荐。

知识管理中基于知识图谱的知识提取与推理研究

知识管理中基于知识图谱的知识提取与推理研究随着信息时代的到来，人们对于知识的获取、积累和传播方式发生了巨大的变化，使得知识成为现代社会发展的重要资本和资源。

然而，知识管理成为企业、组织和个人最为关注的一项挑战之一，尤其是在今天的大数据环境下，人们面临的更多是后知后觉，而不是第一时间掌握、利用和创造价值的知识。

为此，基于知识图谱的知识提取与推理研究得到了广泛关注。

一、知识管理的挑战与需求随着各种复杂问题的出现，例如信息化、环境保护、物流运营、机器人和无人驾驶等，虽然随着时间推移会有越来越多的知识出现，但由于技术发展的快速变革和组织形态的多元化，有时候需要的知识不同于已有的知识，需要重新构建和创造。

因此，基于现有知识的提取和推理也就成为这个环境下企业和组织所关注的一项重要的工作。

在这样的背景下，知识管理成为企业和组织所需探讨的焦点之一，尤其是对于企业和组织的核心知识的管理、整合和分享，它成为提高企业竞争力的重要因素之一。

只有充分利用现有的信息技术和工具，才能更好地实现知识的整合、共享和应用，从而促进企业管理的创新和升级。

二、知识图谱知识图谱是一种结构化、语义化、可分享和可重用的知识库，它对于知识管理尤其重要。

知识图谱从数据源（例如维基百科、百度百科等）中提取出结构化数据，通过将实体和关系建模到一个图形结构中，以帮助应用程序或人工智能系统理解和认知真实世界。

知识图谱是基于三元组的数据结构，它由节点、边和属性组成，构成一种“实体-属性-关系”的知识模型。

知识图谱中的实体可以是人、组织、事件、物品、概念和地方等等，在不同的领域中都有不同的定义。

例如，在医药领域中，实体可能代表一种药品或一个疾病，而在金融领域中，实体则可能代表一个投资组合或经济指标。

知识图谱中的边则代表着实体之间的关系，例如在人物关系图谱中，边可能代表着朋友关系、婚姻等等。

属性则是表示实体的特征或者值。

例如，在人物关系图谱中，人的属性可以包括姓名、性别、出生年月、教育背景等等。

基于本体论的知识表示与表达

基于本体论的知识表示与表达随着信息技术的不断发展，我们面临着海量的知识和信息。

如何对这些知识进行有效地表示和表达成为了一个重要的课题。

本体论，作为一种领域交叉的研究领域，提供了一个强大的框架，可以用来表示和表达知识。

本文将探讨基于本体论的知识表示与表达的相关概念和方法。

知识表示是将人类知识以一种形式进行编码和存储的过程。

基于本体论的知识表示是一种将实际世界中的事物和概念进行抽象和建模的方法。

本体是指对实体、概念和关系进行形式化定义的一种结构化表示。

通过定义实体、概念和关系之间的属性和关联，本体能够帮助我们理解和组织知识。

在基于本体论的知识表示中，最重要的概念是本体语言。

本体语言是一种形式化的语言，用于定义本体的类、属性和关系。

基于本体论的知识表示可以使用多种本体语言，如OWL （Web本体语言）和RDF（资源描述框架）。

这些本体语言具有丰富的表达能力，能够表示复杂的概念和关系。

知识表示的核心是概念和关系的定义。

概念是对实体的抽象和分类，关系是描述实体之间的联系。

通过概念和关系的定义，我们可以构建一个知识图谱，用于存储和查询知识。

知识图谱是一种将概念和关系表示为节点和边的图形结构。

通过知识图谱，我们可以实现知识的检索和推理。

基于本体论的知识表示和表达有许多应用领域。

其中最重要的应用是语义网。

语义网是一种建立在本体论基础上的互联网，用于将信息组织、共享和交互。

通过基于本体的知识表示，语义网能够实现自动化的信息处理，提供更加智能化的服务。

在语义网中，我们可以使用本体语言定义概念和关系，构建知识图谱。

通过给实体打上标签，我们可以将不同网页、文档和数据连接在一起，形成一个庞大的知识网络。

这样，我们可以通过语义网实现跨领域的知识共享和集成。

除了语义网，基于本体论的知识表示和表达还被广泛应用于其他领域，如智能搜索、自然语言处理和机器学习等。

在智能搜索中，基于本体的知识表示可以帮助搜索引擎理解用户的查询意图，提供更加准确和个性化的搜索结果。

知识图谱技术的知识表示与推理研究

知识图谱技术的知识表示与推理研究近年来，人工智能技术日新月异，其中一项技术备受关注，那便是知识图谱。

知识图谱是一种基于语义的图形化数据库，用于描述、组织和存储实体及它们之间的关系。

而知识图谱的核心就是知识表示和推理。

接下来，本文将探讨知识图谱技术的知识表示与推理研究。

一、知识表示知识图谱的知识表示是指如何将实体及其关系转化为可被机器理解和处理的形式。

这个过程中最重要的部分是实体和关系的定义和分类。

知识表示主要分为三种形式：本体论、语义网和逻辑表示。

本体论是一种用于描述实体及其关系的形式，它对象是“概念”。

本体论通常由三个部分组成：概念、属性和关系。

其中概念用于描述实体所属的类别，例如“动物”和“朋友”；属性用于描述实体的特征，例如“有四条腿”和“善良”；关系用于描述实体与实体之间相互作用的方式，例如“狗是动物的一种”和“亲戚关系”。

语义网是一种基于本体论的语义Web，它用于描述Web上的文本和图像，以及图像和文本之间的关系。

语义网的三个核心技术是RDF、OWL和SPARQL。

其中，RDF是一种用于描述数据的格式，它可以表示实体和关系之间的关联；OWL是一种用于描述知识的语言，它通过语法定义该知识的含义；SPARQL是一种查询语言，它可以被用来检索和处理语义Web上的数据。

逻辑表示是一种用于描述规则和关系的形式，它将实体和关系转化为逻辑符号，以便能够被计算机理解和处理。

逻辑表示通常包括谓词逻辑、默认逻辑和模型论。

二、知识推理知识推理是指利用知识图谱中的知识来生成新的知识或者评估已有的知识。

知识推理是知识图谱的核心部分，其目的是发现知识之间的相互关系以及知识本身的内在性质和规律。

传统的推理方法是基于规则的推理。

这种方法依赖于预定义的规则，利用推理引擎将数据与规则进行匹配，从而生成新的知识。

但随着知识的增加，规则数量会急剧增加，这种方法变得越来越不可行。

现在广泛采用的是基于语义的推理方法，它们通常是基于本体论和逻辑表示的推理。

基于本体库的知识表示与推理研究

基于本体库的知识表示与推理研究随着人工智能的快速发展，知识表示与推理逐渐成为人工智能领域的研究热点之一。

基于本体库的知识表示与推理技术在此领域中具有重要的地位。

本文将探讨基于本体库的知识表示与推理技术的相关研究。

一、本体库的概念及特点本体库是知识表示与推理技术的基础。

本体库是一个概念结构体系，它描述了某一领域内实体和概念之间的关系。

本体库可以被看作是一种形式化的，共享的语义表示，用于描述某个领域中的基本概念、特性和关系等。

本体库通常包含三个部分：类、属性和实例。

类是指领域中对象的分类，属性是指类的特征，实例则是这些类的具体表现。

本体库的特点是能够通过形式化定义，建立起实体和概念之间的关系，形成共享的语义模型，从而实现知识的共享和交互，达到知识表示与推理的目的。

二、基于本体库的知识表示技术基于本体库的知识表示技术是指将领域内的知识通过本体库进行形式化表示，达到机器可以理解和处理的程度。

知识表示技术的目的是将领域内的知识以机器可处理的形式表示出来，以便于知识的存储、共享和推理。

常用的基于本体库的知识表示技术有 OWL、RDF、RDFS 等。

其中 OWL 是一种语义 Web 可以理解的语言，它具有丰富的逻辑表达能力和严格的形式化定义，能够对复杂的概念和关系进行建模。

RDF 用于描述资源，可以描述实体及其属性信息，是 Web 语义化的基础。

RDFS 是 OWL 的前身，是一种简单、易于使用的Web 本体语言，主要用于描述资源和类之间的关系。

三、基于本体库的知识推理技术基于本体库的知识推理技术是指通过本体库描述的概念和关系进行推理，以得出新的知识。

基于本体库的知识推理技术可以分为三种：基于规则的推理、基于语义的推理和基于统计的推理。

基于规则的推理是指通过本体库中定义的规则，对概念进行逻辑推理。

基于规则的推理在自然语言处理、智能问答等领域得到了广泛的应用。

基于语义的推理是指通过基于本体库的语义方法进行推理，以实现更为精确的推理。

基于本体语言OWL逻辑语义与推理的研究

Ｄ语言的表达能力由类和属性的构造算子和各种公理支持。ＬＤ语法非常紧凑下面是一段表示传递属性ＰＷＬＬ的Ｏ文法。
Ｏ与描述逻辑的特征是对应的，ＷＬ乎完全忠实于ＷＬＯ几描述逻辑，为在ＯＷＬ的基础上作推理提供了可能性。表３总结了０所支持的公理，这些公理可以用来断言类或属性的包ＷＬ含或相等、不相交性，源的相等或不相等以及属性的不同类资
表１ＯＷＬ与描述逻辑（ＤＬ）称对照名
ｇ，层用于表示Ｗｅ信息的语义。ＸＭＬ为一种资源描述语ｙ这３ｂ作言，由于其良好的可扩展性和灵活性适合于表示各种信息，已
被认为未来Ｗｅ上数据交换的标准。但仅有Ｘ是不够的，ｂＭＬ网络资源有很多元数据。因此Ｗ３推出了Ｒ专门用来描述元数ＣＤＦ据。然而，ＸＭＬＤ语义表达能力不足，无推理能力，和ＲＦ毫因此引入了本体描述语言。目前，够成熟的本体描述语言是Ｗ３足Ｃ
计的本体语言，该语言与描述逻辑的组合可以实现一定程度上的推理服务。文中概述了本体语言和描述逻辑ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ及它们
之间的关系，通过一个个实例显示本体中基于描述逻辑的推理服务。并关键词：义Ｗｅ：述逻辑；ＷＬ辑语义语ｂ描Ｏ逻

本格推理模型

本格推理模型本格推理模型是一种基于逻辑推理和证据分析的方法，用于解决问题、推断结论或解释事件。

它被广泛运用于刑事侦查、法律辩护、科学研究等领域。

本文将介绍本格推理模型的基本原理和应用场景，并通过案例分析来说明其有效性。

一、本格推理模型的基本原理本格推理模型基于逻辑思维和证据分析，通过分析问题的要素、收集相关的证据和信息，然后运用逻辑规则和推理方法进行推断和判断，最终得出合理的结论。

本格推理模型的核心是建立逻辑链条和证据体系，通过对证据的逐步分析和推理，从而找到最有可能的答案或解释。

本格推理模型可以应用于各种领域，特别是那些涉及复杂问题、需要准确判断和推断的场景。

以下举几个实际应用的例子来说明：1.刑事侦查在破案过程中，警方需要根据现场留下的线索、目击证人的证言以及其他相关证据，通过本格推理模型进行推理和分析，从而找到嫌疑人和破案的关键线索。

2.法律辩护在法庭上，律师需要通过对案件相关证据的分析和推理，为当事人提供有力的辩护。

本格推理模型可以帮助律师找出证据中的矛盾之处，揭示出事实的真相。

3.科学研究在科学研究中，本格推理模型可以用于分析实验数据、推断因果关系和验证科学假设。

通过建立逻辑链条和证据体系，科学家可以得出准确的结论，并为进一步的研究提供指导。

三、案例分析为了更好地理解本格推理模型的应用，我们以一起刑事案件为例进行分析。

某市发生了一起谋杀案，警方收到了一个匿名电话，称知道凶手的身份。

警方根据得到的线索展开调查，收集了现场的指纹、目击证人的证言以及凶器等相关证据。

通过本格推理模型的分析，警方得出以下结论：1.凶器指纹与嫌疑人指纹一致，证实嫌疑人与凶器有接触；2.目击证人的证言与现场指纹吻合，证实目击证人的可信度；3.嫌疑人的手机定位信息显示其在案发时间段和案发地点附近，证实嫌疑人与案件有关；4.嫌疑人与受害人有经济纠纷，存在动机。

通过以上的分析，警方得出结论：嫌疑人与案件有明显的联系，具备作案的动机和条件，因此嫌疑人是凶手。

基于本体的语义推理研究

出复杂概念和角色．念对应于经典逻辑中的一元概
谓词，角色对应于二元谓词，子决定着语言的表达构能力．知识库主要由ＴｏＢｘ和Ａｏ组成，Ｂｘ前者是描述概念关系的术语公理集，者是描述个体实例的断后言公理集．已有ＦＣ现ａＴ和ＲＣＲ等实用推理机ｌ．ＡＥ－６Ｊ描述逻辑在许多领域中被作为知识表示的工
本体文件中传递闭包的推理路径．关键词：义Ｗｅ；Ｄ；Ｗ；述逻辑；义推理语ｂＲＦＯＬ描语文献标识码．２Ｔ２１７
０本体语言概要
语义Ｗｅ（ｅａｔｂ是当前万维网的扩展，ｂＳｍｎｃＷｅ）ｉ１９９９年由万维网创始人ＴｍＢｒｅ —Ｌｅ人提出，ｉｅｒｅ等ｎｓ其目的是通过结构化和形式化的方法来表示Ｗｅｂ
ｒｆ：ｅｏｒｅｒｆｄｍａｎ，ｄｓｒｎｅ，ｄｓ：ｕＰｒｐｒｙｄｓｒｓｕｃ，ｄｓ：ｏｉｒｆ：ａｇｒｆｓｂｏｅｔ．
始【ＲＦ用来表现万维网上各类资源的信息的．Ｄ是
一
种语言．采用Ｗｅ它ｂ标识符（一资源标识符统
上的资源，使得计算机程序能够对网络资源进行分析和推理．这首先要求机器 “ 理解 ” 网络资源，因此需要一系列的统一语言来表示Ｗｅｂ上的资源．是，于ＴｍＢｒｅ —Ｌｅ２０ｉｅｎｒｅ在００年提出了语义Ｗｅｓｂ的体系结构［如图１示： ¨．所

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C 4-28 T N 315/ P
ISN 0 7 10 S 1 0 -3 X
计算机工程与科学
C MP E E I E NG 乙 S INC O UT R NGNE RI CE E
20 07年第 2 卷第 6 9 期
Vo 2 9 . 00 . 7o 62 7 l 9. .
文章编号 :0710 (070 07-3 10-3 X 20 )6 04Q -
图2 一个洗钱案例报告本体本体被编辑之后 , 生成对应的 ( 将 ) WL文件 .在应用程序中 , 必须对本体进行解析才可以应用 .在实验中采用的是 J 2 3这是一个 Jv ea. n , aa的 A I其作用包括 : RD P, 对 P 的解析 , R F查询的支持 ; O 对 D 对 WL 的解析 , 支持并 O WL的语义逻辑推理 .
要解决的间题是 :1从被提交的各种形式的案例报告中提 () 取关键特征值存人案例库 ;2分析案例库中数据 , () 设定模糊阑值 ;3通过推理 , () 查找出大额可疑交易记录 , 并将这些记录作为基点 , 以便后面的关联分析 .
2 基于本体的文本特征提取
2 1 特征提取与半结构化文本简介 .
Ch n ia
收稿日期: 0-60; 2 6 - 修订日期: 0-7 0 0 0 5 26 - 0 21 作者简介: 李玉华(98 )女, 东禹雌人, 16一 1 4 博士副教授· 研究方向为数据挖掘, 语义网和本体论
方法都是基于框架逻辑的 , 其核心在于框架的搭建和算法的实现 .因此 , 这些方法更适用于全文检索, 而且应用领域有一定的局限性 , 准确率和查全率上也有欠缺 .本文提在出了基于本体的半结构化文本特征提取. 所谓半结构化文本 , 就是指其数据的结构是隐含的或不规整的自描述数据其数据中存在一定的模式, 但模式与数据之间的界限模糊 .因此, 我们在传统的特征提取方法中引人本体的概念 , 就是为了制定标准的通用模式, 将文本中隐含的特征值提取出来.该方法是基于描述逻辑的, 可
文本特征提取是信息检索领域中最关键的技术之一 , 也是当前比较热门的研究课题 .目前 , 关于文本特征值提取的方法和算法有很多 , 如基于遗传算法的特征提取 , 于基概念的特征提取和基于语境框架的特征提取等 .上述这些
领域的本体思想将洗钱案例报告描述为领域本体, 通过文
本特征提取 , 再结合已经成熟的基于事理推理的思想进行
通讯地址 :3 04湖北省武议市华 '1 407 I#技大学计算机科学与技术宇院 ; l( 2) 7425; iy hay( 13cm ' Te: 7 854 8 6mal uu_ yg . 0 , - ; 6 o Ad esSho o mptr e cad hooy Huzog i st f e e Tehoo yWu a, hi 0 4P 比 rs: o l Co ue Sine T cnlg . ah n Unvri oS i c ad c nlg , hn Hue4 07 ,. d c f c n e e y c n n 3
闹值匹配, 两种理论在该系统中紧密结合. 在本文中, 我们
1 引言
随着计算机科学和信息技术的飞速发展, 人类所面临
的知识和信息成倍增长 .统计资料指出,0 以上的数据 8% 是以非结构化的形式存在的 , 如文档 , m i手册, E a, l 专家陈述, 报告等 .在金融领域中 , 钱案例报告( 洗多为半结构化文本) 的形式更是如此.因此, 一种有效的基于半结构化文本特征提取的技术应运而生 , 它在检索的速率和准确度上提供了便捷.随着近几年国际上洗钱活动越来越猖撅 , 造成国家大量的财产流失 , 国家也颁布了相关的法令 , 因此智能大额交易系统的需求变得十分紧迫 .本文利用人工智能
基于本体特征提取的事例推理研究' A s-ae R ao i R sac o C e sd snn eer f a B e g h
O tlg - ae F aue tat n noo yB sd tr E rci e x o
李玉华, 王光武 L Y-u, G ag u l haWAN G n w u u 304 ( 中科技大学计算机科学与技术学院. 华湖北武汉 407 ) (col C m ue S ec d hooyH ahn U i rt Si c d cnlg, hn 04C ia Sh oo o p t c n a Tcnlg, zog vsyo cn a T h o yWua 407 , n f r e n e i u n e i f ee n e o 3 h 摘要: 本文以智能交易甄别原型系统为例, 以反洗钱知识为背景, 结合基于本体的半结构化丈本特征提取和基于事例的推理方法, 通过对可疑案例报告提交的教据进行特征值提取, 并与案例库中的案例进行匹配 , 而发现大顺可疑交易从记录.将基于事例推理技术应用于大颇可疑交易甄别中, 对该技术应用领城的成功扩充 , 是同时也是对基于模型推理的有效补充.本文利用本体对领城知识的描述信息来分析特征词之间的关系, 描述了基于事例推理的思想及方法 , 并结合实例时其进行了进一步的说明. A s at h ppr e a xmpe h itlgn t e t ci p oye t a od g h bcgon T e e gvs ea lo te eiet d dsi tn ttp ss m cri t te krud btc; a r i n f n l r a in o r o ye c n o a o teko lde a tmoe ludrn. o i s h faue rco o smitutrd tbsd o t- f weg fr i ny nei Icmb e wt te tr etat n e - rcue txs e o no h n , o n a g t n i h e x i f s e a n l oy d e ae raoi . poes t ig uh ssios e otsb t dad t wi te g a cs- sd sn gWe cs tx mnn tr g te pc u cs rprs mie , s c t h c- n a b e n r e i h o h u i a e u t n n h h a a sa i ae te s dt aeS , cn tc te h ssios nat n crsT e e ae raoi e w c r i h c e a s. w a d et h l upc u tasci r od. cs bsd snn h h n a a b o e e h i y g i r o e h a- e g tcn l y srei lre sii s natn ite csfl aso o te hi l lai s otlg, eh o g fr en g g s p o t sci s h scesu epni f t nc api tn fr ooy o o c n a u cu r a o s u x n h e c a p co o n ad te ete pl n fr dl ae r sn gT e ciin ot an o l g mae iaaalta- n i h ef i s pe t m e bsd o i . dsr t a u dm i k we e ks vib o s f cv u me o o - e a n h e po b o n d t l e n a z t rltnhp bt e ky rs otl yTh ppr s ie te to ad e a o C3 , d mi l e e i sis wen wod b no g. e e d cbs mehd t i s 1 a iu - y h e ao e e y o a er h n h d e f R n l l nt iacri t or mp . ae t odn o ea l s c g u x e 关键词 : 本体; 基于事例推理 ; 特征提取 K y r : oycs-ae maoi ;e ue r tn sotlg ;aebsd sn g f tr etci e w d no o n a xa o 中图分鸯粤- P 1 T 31 文献标识码 : A
以对语义进行识别, 并且具有很高的准确率和查全率.
22 本体的基本概念 .
所谓本体就是概念和概念之间的联系, 对客观存在 , 是的共享概念及其关系的形式化与明确的描述 , 也就是通常所说的领域本体.此外 , nooy还可 L O tlg a按类分类来组织 ,ee 等人归纳出 Ono g Prz tl y包含五个基本的建模原语 , o 分别是类 , 关系 , 函数 , 公理和实例 .在实现 ..
在当今数据库的应用领域 , 关系数据库占主导地位. 因此, 数据只能以结构化形式存储 , 特征值提取的过程也可以说是将数据结构化的过程.与传统的基于关键字的全文搜索系统不同, 该系统是针对半结构化的文本 .由于半结构化文本的信息隐含性 , 因此技术重点主要集中在串匹配和隐含信息的净化上.申匹配问题实际上就是一种模式匹配问题 , 即在给定的文本串中找出与模式申匹配的子串的起始位置.最基本的申匹配问题是关键词匹配.所谓关键词匹配. 是指给定一个长为 ,的文本串 T[, 和长为 > 1司 n 的模式串P[ , . lm]找出文本串 T 中与模式串所有精确匹配的子串的起始位置.串匹配问题包括精确匹配和模糊匹配 .模糊匹配主要用在基于全文的检索中 , 典的算法是经 B 算法 , M 但该算法并不适合该系统. 由于本系统主要完成的功能是对特征值的抽取 , 因此要进行精确匹配, 实验中采用的是 K MP算法'传统的 KMP算法在效率上已经很