基于上下文的领域本体概念和关系的提取

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图解析方式的复合本体映射策略研究

本体所拥有的实例。本文将本体或其它的输人模式解析成一种图描述的结构，这种结构不依赖于任何特
收稿日期：２０１３．０２．２５
基金项目：江西省自然科学基金项目（２０１２２ＢＡＢ２０１０４０）；江西省教育厅青年科学基金项目（ＧＪＪｌｌｌｌ５）；华东交通大学科研
文章编号：１００５．０５２３（２０１３）０３．００８２．０７
图解析方式的复合本体映射策略研究
凌仕勇，龚锦红
（华东交通大学１．软件学院；２．电子与电气工程学院，江西南昌３３００１３）
摘要：针对本体复杂上下文关系，考虑不同输入模式，构建通用环境下的本体解析图描述。在结合本体结构基础上，建立多层本体结构图描述关系；引入上下文关联的相似度传播建立结构传播因子和实例传播算法；引入快速匹配算法用于本体的
格式输入文件（ＸＭＬ，ＲＤＦ，ＯｗＬ）成一种内部结构，通过这种结构与匹配算法，输入输出，数据库（默认ｍｙｓｑｌ，可以自定义算法接人系统接口）进行交互。提供一套工作流用于定义输人文本的格式，匹配算法，相似度计算的算法（外部接口库ａｌｉｇｎ一４．２一ｏｎｔｏｗｒａｐ．ｊａｒ），输出文件的格式（ｘｍｌ，ｈｔｍ１）。新版ＣＯＭＡ＋＋『４支持不同的输入如ＸＭＬＳｃｈｅｍａ，ＲＤＦ，ＯＷＬ，引入了概念间的关系，但本身没有引入基于语料库的词汇计算，不支持本体结构的相似度传播，并且在映射时为了顾及一般化的多对多映射而采用单向或双向完全遍历的方法，使得复杂度大为增加。Ｓ－Ｍａｔｃｈ是由意大利特伦托大学ＦａｕｓｔｏＧｉｕｎｅｈｉｇｌｉａ教授主持开发的一套开源语义映射算法（ｈｔｔｐ：／／ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／ａｐｐｓ／ｔｒａｃ／ｓ — ｍａｔｅｈ／ｗｉｋｉ／），Ｓ－Ｍａｔｃｈ将待映射的两个文件解析成树形结构，然后计算两个树节点之间的语义关系，进而找出映射关系。其语义计算分２个步骤：首先解析两树的标签属性，类似于本体的概念名称，通过元素级别的匹配库计算标签概念的语义关系；其次解析两树的节

基于本体的视频语义内容分析

基于本体的视频语义内容分析白亮;刘海涛;老松杨;卜江【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2009(36)7【摘要】随着视频数据的大量涌现,迫切需要有效的方法在语义层理解和管理视频数据.新的多媒体标准,如MPEG-4、MPEG-7等,对操纵和传输视频对象及元数据提供了基本的功能框架.但重要的是,视频数据的语义层内容大部分超出了标准涉及的范围.提出了一个基于本体的视频语义内容分析框架,采用领域本体定义目标领域中的高层语义概念及语义概念在上下文间的关系;为增强视频语义分析能力,将低层特征(如视觉和听觉)和视频内容分析算法集成进本体中;采用OWL(Web Ontology Language)作为本体建模语言;根据不同的感知内容和低层特征,定义描述逻辑(Description Logic,简称DL)描述不同的视频特征和处理算法如何应用于应用视频分析;采用时域描述逻辑(Temporal Description Logic,简称TDL)来描述语义事件,并且提出一个推理算法进行事件探测.提出的框架在足球视频领域进行了实验验证,得到了令人满意的实验结果.【总页数】6页(P170-174,178)【作者】白亮;刘海涛;老松杨;卜江【作者单位】国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073;国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP37【相关文献】1.基于OWL本体扩展的视频语义内容分析 [J], 白亮;老松杨;刘海涛;卜江;陈剑赟2.基于语义空间统一表征的视频多模态内容分析技术 [J], 张德;王子玮;张峰3.基于概念本体的视频内容分析框架 [J], 张良;周长胜4.基于感知概念和有限状态机的体育视频语义内容分析模型 [J], 老松杨;白亮;刘海涛;Alan F Smeaton5.一种通用的基于基本语义单元的体育视频内容分析框架 [J], 陈剑赟;李云浩;老松扬;吴玲达;文军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于上下文的综合战场环境本体建模

２Ｓｈｏｆｏｕｅ，ｈｎｙａｎｖｒｉｆｅｈｏｏｙＺｅｇｈｕ４００，ｈｎ）．ｃｏｌｍｐｔｒＺｏｇｕｎＵｉｅｓｙｏｃｎｌｇ，ｈｎｚｏ５０７ＣｉａｏＣｔＴ
【ｂｔａｔＢａｅｎｔｅｅｕｒｍｅｔｆｄｌｇａｓｎｈｔａｔｆｌｅｖｒｎｎ，ｅｎｏｏｙｂｓｄｍｅｈｄｉｐｅｅｔｄＴｌｒｙｏｔＡｓｒｃｌｓｄｏｑｉｈｒｅｎｅｉｙｔｅｃｔｅｉｄｎｉｍｅｔａｎｗｏｔｌｇ —ａｅｔｏｒｓｎｅ．ｏｃｅｌｌｕｏｍｏｎｉｂｌｅｏｓａｙａ
和分辨率状态。运动状态说明空间概念实例对象是否能够发生位置的改变，而分辨率则说明空间对象能够被处理的级别，有助不同分辨率下快速判定需要处理的对象集合，对处理过程实现简化。
图２部分顶层领域概念层次模型
３作战行为映射．２针对作战过程中的行为，实体状态会从根本上影响到概
置来进行数据集的缩减，对处理过程的目标数据进行空间聚
添加实例，并利用选择的软件工具实现。
４综合战场环境本体模型的应用
基于上下文的本体通过本体映射合成运算和拓扑分析提供对复杂关系表述和快速检索的支持。
焦、提高处理效率。如在仿真计算中，作战实体空间位置的计算，需要其所在区域地理信息支持，可以通过空间位置推
第３８卷第４期
Ｖ０－８Ｊ３
・
计
算
机
工
程
２１０２年２月

基于本体和上下文感知的主动式计算机犯罪取证模型设计研究

模型中所涉及到的实体、策略、权限、规则都由本体语言描述，
实现了语义层面的概念的规范统一。
１３蜜罐．
美国的ＬｎｅＳｉｎｒＨｎｙｏ定义如下：ｎｙａｃｐｔｅ对ｏｅｐｔｚＨｏｅ—
上下文信息在取证中的作用：随着上下文信息的变化，用户
前的信息状况，最大限度的还原犯罪过程。
我们使用本体的目的是用它来获取、描述以及表示相关领域的知识，从而提供对该领域知识的共同理解，对该领域的词汇或术语提供一个共同认可的解释，并从对这些词汇或术语以及词汇或术语问的相互关系进行明确定义。通常情况下，本体具有静态性和动态性这两个特性，静态性不涉及动态的行为，它反映的是概念模型；而动态性是指它的内容和
１２本体的概念．
本体是来源于哲学领域的一个概念，近几年来，计算机领域的研究者们也开始使用本体的概念，并将它用于模拟企
业结构，并提出了虚拟企业这一研究方向。在计算机领域，本体的定义经历了一个漫长的过程。Ｇｒｂｒ１９年给出了ｕｅ在９３
堪设想。因此我们把取证系统安装在分布式蜜网中，保证取
证的安全。
２基于本体和上下文感知的动态蜜罐取证模型
２１动态取证模型．
结合上下文和本体，提出了基于本体和上下文感知的动态
本体的一个定义，即 “ 本体是概念模型的明确的规范说明” 。
后来，Ｂｒｔｏｓ又在这个定义的基础上作了修改，将本体定义为：

基于机器学习的上下文相关意图识别论文

基于机器学习的上下文相关意图识别论文
基于机器学习的上下文相关意图识别是一种新兴技术，它主要用于识别文本中表明特定意图的上下文特征。

例如，当用户在对话系统中识别用户意图时，可以使用此技术来识别用户的意图。

本文主要讨论的就是基于机器学习的上下文相关的意图识别技术。

首先，我们从基本的机器学习方法开始讨论。

机器学习是一个非常有用的技术，可以从大量数据中自动学习模式，并从中提取有价值的信息和知识。

为了实现上下文相关的意图识别，需要利用从语料库中收集的大量数据、从现有文本中提取出的上下文特征和复杂的特征抽取技术来构建有效的机器学习模型。

其次，我们介绍如何使用深度神经网络来实现上下文相关的意图识别。

深度神经网络是众多机器学习方法之一，它在语言处理领域受到广泛的应用，用于提取句子的上下文特征。

我们可以将深度神经网络应用于上下文相关的意图识别，通过其多层结构来提取句子中潜在的意图特征。

最后，我们讨论了基于机器学习的上下文相关的意图识别技术的一些潜在问题。

例如，如果对话系统中没有足够的数据来支持机器学习模型，可能会导致模型训练不够完善，从而影响识别精度。

此外，由于上下文自身的复杂性，用户的意图可能也会根据环境的变化而变化，因此需要引入新的机器学习技术来处理这样的变量。

总之，本文介绍了基于机器学习的上下文相关意图识别技术，
详细探讨了机器学习方法、深度神经网络以及复杂的特征抽取技术。

这些技术可以有效地利用大量数据和从文本中提取的上下文特征来识别用户的意图。

然而，它也存在一些问题，例如对于不同环境的变化，需要引入新的机器学习技术才能准确识别用户的意图。

一种基于本体的词汇映射方法

语．对这些短语进行分解分析，并将其与本体知识相映射，再与构件库中的构件形式化描述重新进行语义匹配．这需要先对自然语言先作处理，主要步聚如下文所述．其
结果：（）１所有词汇都能完成映射；２完成部分映射；３（）（）
无法完成映射．
本文采用映射方法，基于知识关系词典考查词汇一本体知识两者之间的相似程度．
在做映射工作时，语义信息往往不是很充足，无法直接
映射．通过词典会碰到一词多义和多词同义的问题．我们对
删除，如空格等特殊字符；２检索要求的分类：一步的主（）这要工作是根据一些关键词来判断用户可能关心的检索领域；（）３消灭停用词：停用词是一些无意义的平凡词所谓的平［，
凡动词多是一些语气词，对正文的表达意思不是太重要．例如“ 或“ 是” 应该” ；４词汇分割：一步的主要工作是根等（）这
于这种问题的处理，主要依据如下两点：
（）１字符串匹配：这种方法主要是依据词汇与本体知识
标签及说明的的字符串的相似程度来判断，如果相似度大则认为匹配成功，否则失败．
作者简介：张泽清（９５一）男，１７，云南大理人，福建师范大学福清分校计算机系讲师，硕士．研究方向：数据库
总第１０期０
张泽清：一种基于本体的词汇映射方法图１是在不同领域词典下输入与之相关的自然语言映
对领域本体知识的认识是出发点和最终落脚点．本体协商则
是能挖掘用户真实含义的过程．用连续交互式的问题了解利客户，是进行有效语义推理的重要环节，可以实现不同这它

基于压铸模本体的领域概念自动抽取方法研究

（ＤｐｒｍｅｔｆｃａｉｎｌｃｒｎｃＥｎｉｅｒｇＺｏｇａｉｅｓｔｆＡｇｉｕｔｒｎｅａｔｎｈｎｃａｄＥｅｔｉｇｎｅｉ，ｈｎｋｉｏＭｅｏｎＵｎｖｒｉｏｒｃｌｅａｄｙｕ
ＥｎｉｅｒｇＧｕｎｚｏ０２Ｃｉａｇｎｅｉ，ａｇｈｕ５２５，ｈｎ）ｎｌ（ＳｈｏｆＭｅｈｎｃｌｎｌｃｒｎｃＥｇｎｅｉｇＧｕｎｄｎｉｅｓｔｆｅｈｏｏｙＧａｇｈｕ５１００，ｈｎ）ｃｏｌｃａｉａｄＥｅｔｉｎｉｅｒ，ａｇｏｇＵｎｖｒｉｏＴｃｎｌｇ，ｕｎｚｏ０９Ｃｉａｏａｏｎｙ
压铸模基本机构、铸模基本结构卧室、基本结构卧式冷、结构卧式冷室、卧式冷室压、冷室压铸、室压铸机
二 “ －Ｊｇｍ－ｒａ ”
（）４第三步所产生的候选词语并不一定是真正的合成词语，
行检验，成为候选概念。由于领域概念具有较强的专业性，要要经过评价确认。还需
机械设计与制造
２４２
第７期
２１０１年７月
ＭａｈｎｒＤｅｉｎｃｉｅｙｓｇ
＆
Ｍａｕａｔｒｎｆｃｕｅ
文章编号：０１３９（０）７０２ — ２１０ — ９７２１０ — ２４０１
基于压铸模本体的领域概念自动抽取方法研究木
压铸模知识的载体主要有半结构化文本（Ｈｍ、ＭＬ文如ｔｌＸ
、然语言文本（标准、设计手册等技术文本）以及图纸其中自。种专门本体，它给出了领域实体概念及相互关系、领域活动以本）自

如何使用自然语言处理技术进行关系提取与实体关系抽取

如何使用自然语言处理技术进行关系提取与实体关系抽取自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的重要研究方向之一。

随着互联网的普及和大数据时代的到来，大量的文本数据产生并储存，因此如何从海量的文本数据中提取有用的信息成为了一项极具挑战性的任务。

关系提取与实体关系抽取是NLP领域中的两个重要任务，下面将介绍如何使用自然语言处理技术进行这两个任务。

关系提取是指从文本中获取实体之间的关系信息。

这些关系可以是实体间的共现、依存等。

关系提取可以帮助我们理解文本中的实体之间的关联关系，进而用于构建知识图谱、信息检索等任务。

下面介绍一些常用的关系提取方法：1. 基于规则的方法：通过事先定义一些关系提取规则，然后利用这些规则来从文本中提取关系。

例如，我们可以定义一条规则，如果两个实体在文本中以某种方式共现，则认为它们之间存在某种关系。

这种方法的优点是简单直观，但需要大量的人工定义规则。

2. 基于模式匹配的方法：通过在文本中匹配预定义的模式来提取关系。

这些模式可以是一系列的词语或者是语法结构。

例如，我们可以定义一个模式，即“[实体1]—[关系词]—[实体2]”，然后利用模式匹配算法从文本中找到满足该模式的片段，并提取出实体和关系。

这种方法的优点是灵活性较高，可以根据实际情况定义不同的模式。

3. 基于机器学习的方法：通过机器学习算法来自动从文本中学习关系提取模型。

首先，需要标注一些文本样本，指定实体和关系的位置。

然后使用这些标注样本训练一个关系提取模型，并利用该模型从未标注的文本中提取关系。

这种方法的优点是可以充分利用大量的语料库进行训练，提高关系提取的准确性。

实体关系抽取是指从文本中抽取实体以及它们之间的具体关系。

与关系提取不同，实体关系抽取的目标更加具体化，要求不仅提取出关系，还要找出实体的具体信息。

下面介绍一些常用的实体关系抽取方法：1. 基于规则的方法：与关系提取类似，可以定义一些规则来抽取实体和关系。

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ｍａｎｙａｏｔｄｆｒｒｌｔｎｅｔｃｉｎｉｃｈｒｄｔｎ１ｔｏｓｏｌｏｓｄｒｄｔｅｗｒｅｕｎｙｔｅｅｗｅｅｍａｙｓｂｉｌｄｐｅｏｅａｉｘｒｔ．Ｓｎｅｔｅｔａｉｏａｈｄｎｙｃｎｉｅｅｈｏｄｆｑｅｃ．ｈｒｒｎｕ — ｏａｏｉｍｅｒ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０一６５２１．１０ｌｏ：０３６／．ｓ．０ｌ３９．０００．２ｓ
Ｓｕｙｏｏｔｘ・ａｅｏｉｎｏｏｙｃｎｅｔｔｄｎｃｎｅｔｂｓｄｄｍａｎｏｔｌｇｏｃｐｅｔａｔｎａｄｒｌｔｏｘｒｃｉｎｘｒｃｉｎｅａｉｎｅｔａｔｏｏ
张玉芳杨，
摘
芬熊忠阳 Leabharlann ，陈小莉（．１重庆大学计算机学院，重庆４０４；．００４２重庆广播电视大学技术中心，重庆４０５）００２
要：目前本体学习的研究重点在于概念及关系的提取，概念提取领域一致度与领域相关度相结合的方法取
第２７卷第１期
２１００年１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．７Ｎｏ１１２．
Ｊｎ２１ａ．００
基于上下文的领域本体概念和关的取米系提
ｓａｔａｎｃｕｒｃｅｎｌａｎｎｅｕｔ．Ｔｏｏｅｃｍｅｔｅｓｈｏｔｏｎｇ，ｔｓｐｐｅｒｐｏｅｗｌａｎｎｇｍｅｈｄｂｓｄｏｔｎｉｌｉａｃａｉｓｉｅｒｉｇｒｓｌｓｖｒｏｈｅｓｒｃｍｉｓｈｉａｒｐｏｓｄａｎｅｅｒｉｔｏａｅｎｃｎｅｔＩｈｉｙ．ｒｐｅｅｔｄｓｍａｔｃｓｍｉａｉｙｂｅｗｅｎｗｏｄｎｏｌｖｒｏｈｅｅｓｏｔｏｎｇ．Ｔｈｘｅｉｎａｏｔｘ．ｎｔｓｗａｅｒｓｎｅｅｎｉｉｌｒｔｔｅｒｓａｄｃｕｄｏｅｃｍｅｔｓｈｒｃｍｉｓｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｔｈｗｈｔｔｉｔｏｄｃｎｅｆｃｉｅｙｉｒｖｈｒｏｍａｃｆｏｔｌｇｅｒｎｇｓｓｅ．ｅｕｌｓｓｏｔａｈｓｍｅｈａｆｅｔｖｌｍｐｏｅｔｅｐｅｆｒｎｅｏｎｏｏｙｌａｎｉｙｔｍ
＿
Ｋｅｒｓ：ｏｔｌｇｅｒｎｙｗｏｄｎｏｏｙｌａｎｉｇ；ｃｎｔｘ；ｃｎｃｐｘｒｃｉｎ；ｒｌｔｏｘｒｃｉｎ；ｓｍａｔｃｓｍｉｒｔｏｅｔｏｅｔｅｔａｔｏｅａｉｎｅｔａｔｏｅｎｉｉｌｉｙａ
和关系提取的准确度。
关键词：本体学习；上下文；概念提取；关系提取；义相似度语
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０一６５２１）一０４００ｌ３９（００叭０７ —３
ＺＨＡＮＧ —ａ．ＹＡＮＧｎＹｕｆｎｇＦｅ．ＸＩＯＮＧｏｇ—ａ．ＣＨＥＮａｌＺｈｎｙｎｇＸｉｏ—ｉ
（ｃｏｌｆＣｍｕｅ，ＣｏｇｉｇＵｉｒｔ，Ｃｏｇｉｇ４０４Ｃｉ２ＣｎｅｅｃｉｅｈｉｅｈｎｑｎａｉＴｎｖｒ１Ｓｈｏｏｏｐｔｒｈｎｑｎｎｖｓ￣ｈｎｑ００４，ｈｎｅｉｎａ；．ｅｔｏＴａｈｎＴｃｎｑ，ＣｏｇｉｇＲｄｏ＆ＶＵｉｓｒｙｇｕｅｉ
得了比较好的效果，而关系提取则主要采用基于关联规则的方法。这种本体概念、系学习方法由于只考虑词关频，提取结果准确性欠缺。针对这种缺陷，统计的基础上考虑了语义因素，用词汇上下文计算概念的语义相在利似度并将其应用到概念与关系提取中。实验结果表明，汇上下文与传统统计相结合的方法能够有效改进概念词
ｔ，Ｃｏｇｉ００２ｈｎ）ｙｈｎｑｎ４０５，Ｃｉａｇ
Ａｂｔａｃｓｒｔ：Ｒｅｅｔｙ，ｏｔｌｇ１ａｎｎｇｆｃｓｓｏｃｎｃｐｔｅｔａｔｏｎｄｃｎｃｐｔａｅａｉｎｅｔａｔｏｃｎｌｎｏｏｙｅｒｉｏｕｅｎｏｅｘｒｃｉｎａｏｅｕｌｒｌｔｏｘｒｃｉｎ．Ｆｏｏｃｐｘｒｅｒｃｎｅｔｅｔａ —
．
ｔｎ，ｄｍａｎｒｌｖｎｃｏｉｏｏｉｅｅａｅｃｍｂｉｅｔｏｉｏｓｓｅｔｈｄｖｅｄｄｂｅｔｒｒｓｌｓ．ａｄｔｅａｇｒｔｍｆａｓｃａｉｎｒｌｓｗａｎｄｗｉｈｄｍａｎｃｎｉｔｎａｉｌｅｔｅｅｕｔｎｈｌｏｉｈｏｓｏｉｔｕｅｓｏ