贵州近代历史人物知识图谱构建研究
这是一篇关于数字人文,知识图谱,领域本体,信息组织,问答系统的论文, 主要内容为人文历史文献是信息服务机构收藏的重要对象,也是当前社会主义核心价值观等精神文明建设的宝贵财富。然而,不同类型的文献资源包含的信息较为多元,在进行知识组织时,仅采用一种方式难以展现其中丰富多元的细节。传统的知识组织方式难以展现人文历史文献资源内容的细节,不利于用户宏观把握和快速检索所需的人物历史信息。而且,大部分人文历史文献的内容通常以非结构化文本形式记录,缺乏系统性和语义性,阻碍了其深层次的利用和开发。历史人物知识图谱是一种有效的组织方法,可以将历史人物的多方面信息通过结构化数据进行反映,从而提高历史学习和研究的便利性、智能化管理、查询、推理和可视化,并揭示历史人物之间的复杂联系,挖掘出隐藏在数据中的规律和价值,促进对历史发展规律和趋势的认识。贵州近代历史人物知识图谱构建研究对于文献资源内容数智化开发利用具有重要意义,但目前还缺乏统一且通用的构建方法和标准。基于以上内容,本文以数字人文理念为切入点,深入揭示历史人物相关文献资源的内容特征,对其细粒度知识元进行关联重组,以人物为中心,辅以事件、地点、机构、时间等核心特征,构建历史人物资源聚合本体模型,在此基础上完成贵州近代历史人物知识图谱的搭建,并开展实证研究,实现人物知识内容的可视化展示、语义检索和知识问答等应用层服务。以期解决贵州近代历史人物相关文献资源知识内容“闲置”、思维“困囿”、技术“迟滞”等问题。鉴于此,本文的主要研究内容分为三个部分。首先,通过回顾国内外文献,梳理了与本研究相关的概念和理论意义,并确定了知识图谱构建方法和工具。其次,通过文献调研法,归纳总结了相关文献资源的内外部特征,并进行了文本分析,筛选出相关概念和概念之间的关系。然后,基于已有的本体描述语言和本体库,设计了贵州近代历史人物的本体模型,在此基础上通过知识抽取等技术完成了知识图谱实例化过程。最后,对贵州近代历史人物知识图谱展开实证研究。其中,知识图谱模式层采用本体模型设计,描述了人物相关概念和关系。实例层运用自然语言处理和深度学习技术,对非结构化数据进行知识抽取、整合和存储,实现了人物实体的可视化展示,在此基础上搭建了前端应用平台,实现了人物知识查询、实体识别和知识问答等功能。本文基于贵州近代历史人物相关文献资源,从多维视角构建本体模型并且实现了知识图谱实例构建。前端可视化界面采用B/S架构设计,实现了前后端分离的应用层服务平台,包括人物信息可视化浏览界面、实体关系识别界面以及知识问答系统,满足用户对贵州近代历史人物知识的可视化查询、知识发现、知识问答等需求,不仅有利于学者和用户对历史人物相关资源的使用和开发,也有助于推动历史文献资源从数字化向数智化转型升级。本研究为历史人物知识图谱的构建和应用提供了一个可行且有效的方法和实例,对于推动人文历史资源的数字化和智能化发展,以及促进人文精神的传承和弘扬,具有一定的理论和实践意义。
贵州近代历史人物知识图谱构建研究
这是一篇关于数字人文,知识图谱,领域本体,信息组织,问答系统的论文, 主要内容为人文历史文献是信息服务机构收藏的重要对象,也是当前社会主义核心价值观等精神文明建设的宝贵财富。然而,不同类型的文献资源包含的信息较为多元,在进行知识组织时,仅采用一种方式难以展现其中丰富多元的细节。传统的知识组织方式难以展现人文历史文献资源内容的细节,不利于用户宏观把握和快速检索所需的人物历史信息。而且,大部分人文历史文献的内容通常以非结构化文本形式记录,缺乏系统性和语义性,阻碍了其深层次的利用和开发。历史人物知识图谱是一种有效的组织方法,可以将历史人物的多方面信息通过结构化数据进行反映,从而提高历史学习和研究的便利性、智能化管理、查询、推理和可视化,并揭示历史人物之间的复杂联系,挖掘出隐藏在数据中的规律和价值,促进对历史发展规律和趋势的认识。贵州近代历史人物知识图谱构建研究对于文献资源内容数智化开发利用具有重要意义,但目前还缺乏统一且通用的构建方法和标准。基于以上内容,本文以数字人文理念为切入点,深入揭示历史人物相关文献资源的内容特征,对其细粒度知识元进行关联重组,以人物为中心,辅以事件、地点、机构、时间等核心特征,构建历史人物资源聚合本体模型,在此基础上完成贵州近代历史人物知识图谱的搭建,并开展实证研究,实现人物知识内容的可视化展示、语义检索和知识问答等应用层服务。以期解决贵州近代历史人物相关文献资源知识内容“闲置”、思维“困囿”、技术“迟滞”等问题。鉴于此,本文的主要研究内容分为三个部分。首先,通过回顾国内外文献,梳理了与本研究相关的概念和理论意义,并确定了知识图谱构建方法和工具。其次,通过文献调研法,归纳总结了相关文献资源的内外部特征,并进行了文本分析,筛选出相关概念和概念之间的关系。然后,基于已有的本体描述语言和本体库,设计了贵州近代历史人物的本体模型,在此基础上通过知识抽取等技术完成了知识图谱实例化过程。最后,对贵州近代历史人物知识图谱展开实证研究。其中,知识图谱模式层采用本体模型设计,描述了人物相关概念和关系。实例层运用自然语言处理和深度学习技术,对非结构化数据进行知识抽取、整合和存储,实现了人物实体的可视化展示,在此基础上搭建了前端应用平台,实现了人物知识查询、实体识别和知识问答等功能。本文基于贵州近代历史人物相关文献资源,从多维视角构建本体模型并且实现了知识图谱实例构建。前端可视化界面采用B/S架构设计,实现了前后端分离的应用层服务平台,包括人物信息可视化浏览界面、实体关系识别界面以及知识问答系统,满足用户对贵州近代历史人物知识的可视化查询、知识发现、知识问答等需求,不仅有利于学者和用户对历史人物相关资源的使用和开发,也有助于推动历史文献资源从数字化向数智化转型升级。本研究为历史人物知识图谱的构建和应用提供了一个可行且有效的方法和实例,对于推动人文历史资源的数字化和智能化发展,以及促进人文精神的传承和弘扬,具有一定的理论和实践意义。
领域本体构建方法研究及应用
这是一篇关于领域本体,半自动构建,模板匹配,领域本体问答系统的论文, 主要内容为传统领域本体构建多采用手工构建的方法,这种方法费时费力且复用率不高。针对这种情况,本文提出一种将中文领域文本文档半自动化地转换为OWL本体的方法。先使用jieba分词工具对文档进行分词、词性标注及去停用词等预处理;紧接着,采用TF-IDF算法、基于模板匹配算法分别抽取领域核心概念和概念等级关系;然后借助Apache Jena API设计了转换算法,将抽取后的三元组文本文档形式化为OWL本体,并在protégé中进行了可视化管理;最后,利用推理机对本体进行一致性检测,并通过给推理机绑定用户自定义SWRL规则,实现了本体的评估,进而修正本体半自动构建中产生的一些错误。针对领域本体的应用,本文设计实现了基于领域本体的问答系统。首先,利用jieba分词工具和viterbi算法对自然语言问句进行分词和词性标注,且将词的文本和词性封装为“词对象”;其次,利用REFO模块对词进行对象级别的正则匹配,判断问题属于预定义类型中的哪一种;最后,定义SPARQL查询模板,当词对象与某一正则表达式匹配时,生成标准的SPARQL查询语句,立刻请求服务器并返回查询结果。本文最后分别以问题分析准确率及答案查找准确率两个指标来测试了领域本体问答系统的性能,然后将测试数据和传统的社区问答系统平台做出了比较,结果表明:领域本体问答系统在特定领域的知识问答能力要明显高于传统的社区问答系统。
茶学领域本体自适应学习方法研究
这是一篇关于领域本体,茶学本体,本体学习,自适应学习的论文, 主要内容为本体学习(Ontology Learning)是自动或半自动构建本体的一系列方法和技术，它对本体建模具有积极的推动作用，主要体现在能够减少手工构建本体繁杂的人力消耗和提高本体构建质量等方面。然而，我们在开展农业领域本体建模与本体学习研究过程中，发现农业知识语料库里的信息是在持续增长并不断变化的，为使所建本体能够主动适应这种变化，开展农业领域本体自适应学习理论与方法的研究就显得尤为必要和重要。 本研究在已有成果的基础上，针对茶学领域本体学习的自适应问题，重点开展茶学领域本体自适应学习方法的研究，主要包括茶学领域概念的自适应提取方法、茶学领域概念间关系的自适应提取方法以及茶学领域本体自适应学习原型系统设计三个方面。论文研究的主要内容如下： 1、提出了茶学领域概念的自适应提取方法。构建贝叶斯网络，结合上下文依赖分析、互信息技术和领域度判断等算法，通过贝叶斯网络的逆向推理，实现茶学领域概念的自适应提取。 2、提出了茶学领域概念间关系的自适应提取方法。通过概念聚类和簇聚类的方法提取茶学领域概念间分类关系，使用贝叶斯网络逆向推理，实现茶学领域概念间分类关系的自适应提取。 3、开发了茶学领域本体自适应学习原型系统。在Eclipse平台上采用Servlet/JSP技术，开发一个茶学领域本体自适应学习原型系统，实验验证了文中所用理论与方法的正确性。 论文研究对于农业领域本体建模理论与方法的深入研究，大规模构建农业领域本体，进一步建立农业语义网络与知识网格，实现农业领域知识的充分共享和协同服务，具有一定的理论价值和实际意义。
基于教育信息资源本体的主题爬虫的研究
这是一篇关于领域本体,概念,主题爬虫,语义关系,主题相关度的论文, 主要内容为随着网络资源的迅速发展，基于关键词匹配的搜索引擎已经不能满足用户专业化、个性化的查询请求。同时，由于受到万维网架构的影响，传统的基于关键词匹配的网络爬虫很大程度上降低了网页抓取的查全率和查准率。如何从海量网络数据中获取用户所需的专业化、个性化的数据已成为当前的研究热点。 面对这种情况，主题爬虫应运而生。主题爬虫是一种能在互联网上针对特定主题进行资源采集的网络爬虫。本文在深入研究主题爬虫的相关理论和技术的基础上，充分利用了领域本体在语义表达上的优势，将领域本体和主题爬虫的爬行过程相结合，提出一种基于本体语义树的主题爬虫模型。 本文首先构建了教育信息资源本体库，并扩展了教育信息资源的特有属性，在此基础上描述了主题爬虫的特定主题。其次，通过对大量网页进行结构分析，运用相应的算法分析页面中的title文本、URL文本和anchor文本等信息，提取出链接概念集合；同时运用相应的算法分析页面中的title文本、页面描述信息和关键词等信息，提取出页面内容概念集合。然后，本文提出了基于领域本体的链接相关度算法和页面内容相关度算法。在主题爬虫的爬行过程中，通过分析领域本体中的概念与链接概念集合的语义关系，过滤与主题不相关的链接；通过分析领域本体中的概念与页面内容概念集合的语义关系,过滤与主题不相关的网页。最后，本文实现了基于教育信息资源本体的主题爬虫原型系统，并通过对实验结果的分析，验证了主题爬虫系统提高了网页抓取的查全率和查准率。
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