基于高层语义的图像检索算法

利用Bayes统计学习和决策理论,建立了一种图像语义综合概率描述模型(image probability semantic model,简称IPSM).该模型是一种基于描述性特征建模方法的分层体系结构,由原始图像层、图像特征层、图像语义层、综合概率层、概率传播层和语义映射层6个部分组成.并在IPSM模型对图像的语义分类特征进行描述和提取的基础上,提出并实现了基于高层语义的图像检索算法(semantic high-level retrieval algorithm,简称SHM)以及基于高层语义的相关反馈算法(semantic relevance feedback,简称SRF).实验结果表明,IPSM模型及SHR和SRF两个算法能够有效地对图像的高层语义进行刻画,其图像匹配检索效果良好,并具有稳定的检索性能.

《汉语主题词表》轮排索引的功能及计算机编制

轮排索引是叙词表不可缺少的组成部分。通过字面成族，汉语轮排索引具有显示叙词概念之间各种关系的功能，因而在受控标引或自然语言的标引和检索中具有重要作用。本文总结了《汉语主题词表》轮排索引的主要编制技术，包括计算机辅助编制系统、自动切分。

叙词表词汇转换系统的设计

本文在借鉴国外叙词表转换系统研制方法 (集成词表 )的基础上 ,以《汉语主题词表》、《社会科学检索词表》和《经济学管理学论文题录索引词汇表》三种汉语叙词表为实验样本 ,结合我国叙词表的特点 ,以金融银行学科为例 ,用计算机程序设计了一个实验性的叙词表词汇转换系统。实验表明 :该系统的词汇转换率达到 78%— 87%。

中英文词表概念映射关系及处理方案研究

从资源整合、跨语言检索的角度,介绍了词表互操作及概念映射的需求,分析了主要映射类型的研究情况,基于词表内聚合关系与映射类型的关联提出概念映射关系的几种处理方案,如基于等同关系及译项进行中英文同义词集及词义的相似匹配;基于词表内明确标明的组代关系及暗含的组配情况,推荐候选的复合等同映射;基于多重属分关系,推理一对多映射的候选语词;基于分类思想,解决专指概念与分面主题词、宽泛概念与基本大类的映射情况。此外,讨论了映射干扰的产生原因,如分类深度、多义项、语义关系矛盾、映射方向等。

多语种叙词本体研究

随着网络技术的不断发展，作为信息与知识组织的重要工具叙词表应时代的发展也需要不断的改进。本文将本体模型及技术与叙词表的概念组织方案相结合，提出多语种叙词表的构建新方案——多语种叙词本体，并以此向新一代叙词表推进。通过分析目前关于叙词表构建、本体构建、本体映射以及本体学习和演化等研究现状，研究了叙词本体的结构与组成，分析了多语种叙词本体实现，包括多语种叙词本体的构建以及多语种叙词本体的自学习和自动演化等。

叙词表向本体重构的关键技术研究

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。

国家叙词库的体系结构与数据模型

国家叙词库是我国叙词表资源集成与服务系统,体系结构包括三层:数据获取与转换层、存储与语义集成层、服务与应用层。数据获取与转换层实现叙词表数据的采集、规范描述和格式转换;语义集成采用中心词表集成模式,顶层为分类表和本体,中间为概念层,底层为基础词库;服务方面,采用渐进服务思路,提供不同颗粒度和不同语义层次的数据服务。叙词表宏观结构方面,将叙词表及其各组成部分作为独立概念体系,通过描述概念体系间的关联,表达叙词表宏观结构;微观结构方面,将概念和词汇分别作为描述对象,词汇作为概念标签,在概念层面描述语义属性,在词汇层面描述非语义属性。基于DC元数据框架设计叙词表元数据方案,基于SKOS+XL设计概念和词汇描述的元数据方案。图3。表3。参考文献19。

叙词表融合方法研究

多表融合过程中可能产生概念界定不一致,语义关系矛盾冲突、相互缠结的问题,加上多人协同工作模式的复杂性,致使知识体系梳理极为困难。从逻辑角度对"概念"、"词汇"及概念间"关系"进行界定,提出多表融合的技术路线。多表融合以多表概念映射为前提。由于词群构成的复杂性,需要对closeMatch映射进行语义分析,以区分出exactMatch映射。概念合并和新关系生成可能引发多种逻辑问题:关系冲突、等级关系循环、等级关系冗余、兄弟概念互参、上下位概念共参、交叉互参、等级关系多路径。这些逻辑问题可被区分为两大类:逻辑错误、逻辑优化,并进一步影响逻辑问题的解决步骤。讨论了多人协同工作模式下叙词表的数据锁定机制。图9。表1。参考文献11。

基于政务主题词表的政府信息本体构建及应用

为了构建政府信息领域本体,将其应用于政府信息检索系统中,提高系统的查全率和查准率,提出了利用现有术语丰富的政务主题词表构建政府信息领域本体的方法。该方法以政府信息这个核心概念和其属性为中心,将政务主题词表中的主题词和词间关系有序的转化到本体中,并在此基础上进一步挖掘了领域业务相关的关系,丰富了本体蕴涵的知识。进而将本体应用于政府信息检索系统中,改善了原系统的检索效果,同时也验证了该本体构建方法的有效性。

基于政务主题词表的本体构建研究

参考国内外本体开发利用的现状,在综合电子政务主题词表的研究基础上,提出基于电子政务主题词表的政务本体构建方法,并开发相应的演示实例。

叙词表转换为Ontology的研究

Ontology为需要共享某一领域信息的研究人员提供了通用的词表 ,而这正是传统的叙词表在信息检索中所起的作用。本文对叙词表向Ontology转换进行了综合性介绍 ,分别介绍了Ontology定义及作用、叙词表和Ontology的联系、Ontology所包含的内容和建立步骤以及叙词表转换为Ontology的研究和进展 。

Ontology与叙词表的融合初探

文章主要论述了ontology的产生,ontology与叙词表的关系,ontology与叙词表融合发展的可行性,以及由叙词表向ontoloty转换发展的方法、原则和转换过程中存在的问题。

叙词表词汇控制机制变革的探讨

新的信息环境引发了检索机制的变革,为适应网络环境中标引和检索的需要,叙词表词汇控制机制发生了相应变化。文章从词类控制、词量控制、词形控制、词义控制、词间关系控制、先组度控制等方面对网络环境下叙词表编制中的词汇控制的变化进行探讨。文章认为网络环境下叙词表词汇控制机制应向受控语言自然语言化方向发展,表现出选词和规范化控制的弱化、结构化控制的强化、控制技术的智能化以及词汇控制与互操作相结合等特点。

The AGROVOC Concept Scheme-A Walkthrough

The Food and Agriculture Organization is developing a concept based multilingual vocabulary management tool to manage thesauri, authority lists and glossaries expressed as concept schemes ready to be used in a linked data environment. In this paper, we described the evolution of the AGROVOC thesaurus to AGROVOC Concept Scheme based on OWL （web ontology language） model and now shifting to SKOS （simple knowledge organization system） model. The paper explained why and how it evolved highlighting the key differences between different models. The system architecture and significant set of features available in the VocBench was discussed in the paper.

开放世界视角:面向多源词表的知识融合框架MtFFO研究

为了解决多源词表的异构性和知识扩展的局限性问题,本文基于知识论中波普尔世界理论论证和辨析知识融合范式的概念及其有效性,并基于开放世界假设提出了面向多源词表融合的框架体系"MtFFO",重点对外部环境信息输入框架——不同数据单元的多级化调整和交换系统,内部核心系统的知识模式匹配方式、冲突冗余识别方式,知识映射与合并策略,质量控制和知识扩展方法等逐步进行阐述和分析。MtFFO框架不仅是对知识融合方法体系的合理补充,而且为开放环境中多源词表构建和融合提供了一定的理论基础和技术参考。

国内外分类主题一体化标引和检索系统研究进展

本文概述了近十年来国内外分类主题一体化标引和检索系统的研究进展情况 ,并对比分析了国内和国外分类主题一体化标引和检索系统的特点 ,认为建立高度专业化、综合化的超级知识库 。

叙词表形式化描述语言的比较研究

传统叙词表的本体化构建是目前叙词表发展的重要方向。当前叙词表转换为本体的描述语言有XML(S)、RDF(S)、SKOS、OWL等,文章通过对几种典型的描述语言和叙词表之间的语义关系进行映射分析,从描述能力、人工干预、应用性三个层面总结了描述语言在表示叙词表语义关系方面的差异性。该研究不仅有助于传统叙词表在语义环境下进行发展,而且对于本体描述语言的完善具有非常重要的作用。

知识组织工具的发展和趋势

继传统知识组织工具图书分类表、主题词表和叙词表之后,新出现的知识组织工具有Se-mantic Web、Taxonomies、Ontologies和Topic Maps。这些新的知识组织工具结合或增强了知识分类和词汇控制的手段,并结合了网络技术的发展。新环境下知识组织工具的发展呈现出组织对象用户需求化、控制手段多元化、知识结构透明化、计算机可操作化、用途多元化、跨学科化等特征。新知识组织工具的出现也给知识组织工具类型的划分带来了新问题。

用传统分类表与叙词表编制Taxonomy的理论可行性研究

Taxonomy概念可以理解为一个用于支持浏览功能的、基于某一特定环境或领域的概念等级体系。它由等级结构和主题词两个基本元素组成,在形式上结合了分类法和叙词表的特点,为用传统分类法和叙词表编制Taxonomy提供了理论可能性。但由于分类法、叙词表和Taxonomy在性质与功能上均有不同之处,在利用传统分类法和叙词表编制Taxonomy过程中会遇到一些问题,首先,分类法和叙词表在主题范覆盖范围方面可能满足不了Taxonomy的要求;其次,分类法和叙词表的两个基本元素,等级结构和主题词在多大程度上可被利用,有待进一步实证。另外,如何将环境因素结合到Taxonomy类表中,是个有待补充的问题。

Taxonomy:定义、辨析和应用

文章旨阐释Taxonomy概念,包括三部分内容:Taxonomy概念的定义、Taxonomy与文献分类法、叙词表、本体和主题指南的区别与联系以及Taxonomy的具体应用。