客观知识体系中的语义传递模型研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
71073017
项目类别：
面上项目
资助金额：
27.0万
负责人：
裘江南
依托单位：
大连理工大学
学科分类：
G0414.数字治理与信息资源管理
结题年份：
2013
批准年份：
2010
项目状态：
已结题
起止时间：
2011-01-01 至2013-12-31

项目参与者：
仲秋雁； SoonAeChun；刘文宇；陈雪龙；高国伟；隋丹妮；倪子建；念闯玲；张彬；
关键词：
客观知识体系本体语义关系信息组织相关性

项目摘要

针对客观知识体系中概念之间相关关系的判断方法缺乏系统研究的问题，通过对其语义传递模型的研究来解决客观知识体系中两种或两种以上相邻语义关系间组合的有效性及组合后的新关系判断的问题。.本项研究是对客观知识体系中的语义关系特性及其关系因子分析基础上，以语义关系为研究对象，基于语义关系共现统计规律，采用属性探索算法等数据挖掘方法形成规范的关系因子表示体系，然后基于关系因子似然推理理论建立语义传递模型，进而基于提出的模型对可组合的语义关系的计算获得语义传递规则。最后，基于SWRL推理系统的应用研究完善语义传递模型。本项目提出的语义传递模型，可用于揭示内在于客观知识体系中关系的相互关联规律，是对客观知识体系中相关性理论的进一步完善。同时,为不相邻概念间的语义关系判断提供有效方法，并为基于语义关系的推理系统和关系检索系统建立语义传递规则提供理论依据。

结项摘要

针对弱语义或描述完备但缺乏推理方法的客观知识体系中概念之间相关关系缺乏判断方法的问题，通过探索客观知识体系中语义传递的影响因素、关系之间的组合和相邻共现规律，研究了两种及其两种以上语义关系组合后的有效性及组合后的新关系判断的模型，即语义传递模型。本研究的创新在于采用数据驱动的方法提出了客观知识体系语义传递模型，对不相邻概念间的语义关系间组合的有效性及组合后的新关系的判断提供了理论基础。.本课题共分为四个研究模块。（1）对客观知识体系的语义结构进行了系统分析。构建了语义关系分类层次体系，并发现了语义关系相邻共现规律和语义关系域及域间映射规律；（2）对语义关系的关系因子模型进行了研究。提出了基于数据挖掘方法关系因子体系的规范构建方法，并构建了语义关系组合分类模型；（3）对语义传递模型和语义传递规则进行了研究。提出了单级语义传递模型和发现了单级语义传递规律，并构建了多级语义传递模型和发现了多级语义传递规律。（4）构建和实现了基于Pellet推理机的语义传递推理系统，分别对单级语义传递模型和多级语义传递模型进行了系统实现。并通过问卷调查和语义传递规律的实证分析，对语义传递模型和语义传递规律进行了进一步验证和分析。.本课题提出的客观知识体系中的语义传递模型，可揭示客观知识体系中关系的相互关联规律，为不相邻概念间的语义关系判断提供科学的理论依据。发现的语义传递规则，既有利于传统的弱语义的客观知识体系（叙词表）建立基于语义关系的推理模型，也解决了强语义的客观知识体系（本体OWL-FULL）的语义推理模型中语义描述语言丰富度与推理算法不完备两者之间的矛盾。而且在知识组织和信息检索领域有重要的应用价值。