基于MFI4OR标准的本体融合模型研究

本体融合已经成为学科领域知识图谱的重建和知识共享的重要途径,为解决本体融合领域缺乏标准融合框架问题,提出一种基于国际标准MFI4OR的本体融合模型。该模型提供一个标准的本体信息划分标准,即本体-本体构件-本体原子构件,实现对本体信息的管理和映射。在融合计算过程中,选择编辑距离算法并引入外部资源WordNet词典进行相似度计算。最后,以省级基金项目中的学习者模型构建需求为应用背景,将FOAF(Friend-Of-A-Friend)本体和RELATIONSHIP本体进行融合试验。结果表明,该标准化融合模型能实现通用本体融合。

基于向量空间模型的Web服务发现方法

现有服务发现方法大多按照统计概率方式计算服务相关度,不能较准确地反映查询和服务之间的语义关联。针对该不足,提出一种基于向量空间模型的Web服务发现方法。引入WordNet词典进行同义词向量建模,划分服务主题和服务内容,得到新的服务相关度计算公式,并实现Web服务发现原型系统。实验结果表明,该方法具有较高的查准率和查全率,其调和平均值始终保持在0.6以上。

汉英双语概念对应的实证研究

揭示并评估不同语言之间的概念对应状况及词汇化程度,在语言对比研究和跨语言计算应用方面均有指标意义。北京大学开发的《中文概念词典》以WordNet框架为基础,在语言层面上较好地反映了汉语与英语之间的概念对应关系,以该资源为数据基础,并参照从《现代汉语语法信息词典》、《同义词词林》、《知网》等资源中提取的词集,本文实证地考察了汉英双语概念对应的实际情况及所能达到的词汇化程度,探讨了不同语言概念体系的异同,有助于在多语框架上做出更符合汉语特点的语义知识描写。