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【转载】自Tim Berners-Lee于1998年提出了语义网(the Semantic Web)的概念之后，就一直成为人们讨论与研究的热点。
当前国际上关于语义网的研究刚刚处于起步阶段，而我国对语义网的研究不论是从标准规范、系统试验、研究深度，还是从规模层次、具体应用方面都相对落后。
另人欣慰的是，我国学者已经认识到了语义网及其相关技术对未来互联网发展的影响，并开始着手研究语义网及其相关的关键技术与应用。
本文将从以下四个方面对我国语义网研究作综合述评： (1)基本情况，对当前国内语义网的研究情况做一总体介绍；(2)体系结构，即对语义网体系结构研究的情况；(3)关键技术，讨论对 RDF(Resource Description Framework，即资源描述框架)和Ontology(本体或本体论)的研究情况；(4)试验与应用，即当前针对语义网或利用其中的关键技术所做的具体试验与应用。
最后，在对以上四个方面的情况进行综合述评的基础上总结当前国内语义网研究的特点和存在的主要问题并指出今后主要的研究方向与重点。
1 基本概况当前对语义网的概念还没有形成统一的定义，对语义网的理解表述不一。
如语义网是“第三代Web，其目标是实现机器自动处理信息，它提供诸如信息代理、搜索代理、信息过滤等智能服务”[1]；语义网“不同于现存的万维网，其数据主要供人类使用，新一代WWW中将提供也能为计算机所处理的数据，这将使得大量的智能服务成为可能”[2]；语义网研究活动的目标是“开发一系列计算机可理解和处理的表达语义信息的语言和技术，以支持网络环境下广泛有效的自动推理”[3]。
语义网的创始人Tim Berners-Lee对语义网的定义如下：“语义网是一个网，它包含了文档或文档的一部分，描述了事物间的明显关系，且包含语义信息，以利于机器的自动处理”［4］。
尽管对语义网的理解与描述不同，但仍能从这些描述与理解中看出语义网的一些基本特征：(1)语义网不同于现在WWW，它是现有WWW的扩展与延伸；(2) 现有的WWW是面向文档而语义网则面向文档所表示的数据；(3) 语义网将更利于计算机“理解与处理”，并将具有一定的判断、推理能力。
multilingual processing system 多语讯息处理系统multilingual translation 多语翻译multimedia 多媒体multi-media communication 多媒体通讯multiple inheritance 多重继承multistate logic 多态逻辑mutation 语音转换mutual exclusion 互斥mutual information 相互讯息nativist position 语法天生假说natural language 自然语言natural language processing (nlp) 自然语言处理natural language understanding 自然语言理解negation 否定negative sentence 否定句neologism 新词语nested structure 崁套结构network 网络neural network 类神经网络neurolinguistics 神经语言学neutralization 中立化n-gram n-连词n-gram modeling n-连词模型nlp (natural language processing) 自然语言处理node 节点nominalization 名物化nonce 暂用的non-finite 非限定non-finite clause 非限定式子句non-monotonic reasoning 非单调推理normal distribution 常态分布noun 名词noun phrase 名词组np (noun phrase) completeness 名词组完全性object 宾语{语言学}/对象{信息科学}object oriented programming 对象导向程序设计[面向对向的程序设计]official language 官方语言one-place predicate 一元述语on-line dictionary 线上查询词典 [联机词点]onomatopoeia 拟声词onset 节首音ontogeny 个体发生ontology 本体论open set 开放集operand 操作数 [操作对象]optimization 最佳化 [最优化]overgeneralization 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统计意义stem 词干stimulus-response theory 刺激反应理论stochastic approach to parsing 概率式句法剖析 [句法剖析的随机方法]stop 爆破音stratificational grammar 阶层语法 [层级语法]string 字符串[串；字符串]string manipulation language 字符串操作语言string matching 字符串匹配 [字符串]structural ambiguity 结构歧义structural linguistics 结构语言学structural relation 结构关系structural transfer 结构转换structuralism 结构主义structure 结构structure sharing representation 结构共享表征subcategorization 次类划分 [下位范畴化] subjunctive 假设的sublanguage 子语言subordinate 从属关系subordinate clause 从属子句 [从句;子句] subordination 从属substitution rule 代换规则 [置换规则] substrate 底层语言suffix 后缀superordinate 上位的superstratum 上层语言suppletion 异型[不规则词型变化] suprasegmental 超音段的syllabification 音节划分syllable 音节syllable structure constraint 音节结构限制symbolization and verbalization 符号化与字句化synchronic 同步的synonym 同义词syntactic category 句法类别syntactic constituent 句法成分syntactic rule 语法规律 [句法规则]syntactic semantics 句法语意学syntagm 句段syntagmatic 组合关系 [结构段的;组合的] syntax 句法systemic grammar 系统语法tag 标记target language 目标语言 [目标语言]task sharing 课题分享 [任务共享] tautology 套套逻辑 [恒真式;重言式;同义反复] taxonomical hierarchy 分类阶层 [分类层次] telescopic compound 套装合并template 模板temporal inference 循序推理 [时序推理] temporal logic 时间逻辑 [时序逻辑] temporal marker 时貌标记tense 时态terminology 术语text 文本text analyzing 文本分析text coherence 文本一致性text generation 文本生成 [篇章生成]text linguistics 文本语言学text planning 文本规划text proofreading 文本校对text retrieval 文本检索text structure 文本结构 [篇章结构]text summarization 文本自动摘要 [篇章摘要] text understanding 文本理解text-to-speech 文本转语音thematic role 题旨角色thematic structure 题旨结构theorem 定理thesaurus 同义词辞典theta role 题旨角色theta-grid 题旨网格token 实类 [标记项]tone 音调tone language 音调语言tone sandhi 连调变换top-down 由上而下 [自顶向下]topic 主题topicalization 主题化 [话题化]trace 痕迹trace theory 痕迹理论training 训练transaction 异动 [处理单位]transcription 转写 [抄写;速记翻译]transducer 转换器transfer 转移transfer approach 转换方法transfer framework 转换框架transformation 变形 [转换]transformational grammar 变形语法 [转换语法] transitional state term set 转移状态项集合transitivity 及物性translation 翻译translation equivalence 翻译等值性translation memory 翻译记忆transparency 透明性tree 树状结构 [树]tree adjoining grammar 树形加接语法 [树连接语法] treebank 树图数据库[语法关系树库]trigram 三连词t-score t-数turing machine 杜林机 [图灵机]turing test 杜林测试 [图灵试验]type 类型type/token node 标记类型/实类节点type-feature structure 类型特征结构typology 类型学ultimate constituent 终端成分unbounded dependency 无界限依存underlying form 基底型式underlying structure 基底结构unification 连并 [合一]unification-based grammar 连并为本的语法 [基于合一的语法] universal grammar 普遍性语法universal instantiation 普遍例式universal quantifier 全称范域词unknown word 未知词 [未定义词]unrestricted grammar 非限制型语法usage flag 使用旗标user interface 使用者界面 [用户界面]valence grammar 结合价语法valence theory 结合价理论valency 结合价variance 变异数 [方差]verb 动词verb phrase 动词组 [动词短语]verb resultative compound 动补复合词verbal association 词语联想verbal phrase 动词组verbal production 言语生成vernacular 本地话v-o construction (verb-object) 动宾结构vocabulary 字汇vocabulary entry 词条vocal track 声道vocative 呼格voice recognition 声音辨识 [语音识别]vowel 元音vowel harmony 元音和谐 [元音和谐]waveform 波形weak verb 弱化动词whorfian hypothesis whorfian 假说word 词word frequency 词频word frequency distribution 词频分布word order 词序word segmentation 分词word segmentation standard for chinese 中文分词规范word segmentation unit 分词单位 [切词单位]word set 词集working memory 工作记忆 [工作存储区]world knowledge 世界知识writing system 书写系统x-bar theory x标杠理论 ["x"阶理论]zipf's law 利夫规律 [齐普夫定律]。
浅谈基于本体的语义信息检索及其在过程教学管理系统中的应用摘要：本文主要在对语义网和本体技术进行了解的基础上，构建了基于本体的语言信息检索框架：主要包括问题构建模块、文档处理模块、用户查询模块以及信息检索模块。
尝试应用在在基于数据挖掘的过程教学管理系统中。
关键词：语义；本体；信息检索；过程教学管理中图分类号：tp311伴随着计算机的不断发展和技术领域深入的研究，发现利用语义检索可以加快访问速度和准确性，因此基于本体的语义信息检索技术得到了不断地发展。
通过对国内外的检索技术的了解，其主要包括全文检索、数据检索、ontology检索等多种检索方式。
而现在重点研究的技术是ontology检索技术，它是在语义上的一种模型技术。
研究过程中发现本体本身具有非常好的概念层次，乃至在概念之间建立起来的非常丰富复杂语义联系的能力。
理解本体的含义在语义检索中也是非常重要的。
在一定的领域里，本体可以形成相应的知识体系。
1 语义网和本体技术1.1 语义网及其体系结构语义网的基础是人工智能技术与xml技术紧密的结合，它的运作步骤是将传统的信息数据加以处理，并且将其添加各类辅助的标签、备注和一部分数据的关联信息等，其中涉及了xml语言的语义标注技术及标签类别定义[1]。
1.2 本体描述语言及编辑工具2 解析信息检索框架（1）第一模块：构建模块。
本体构建部分是语义检索的基础，是框架中的资源存储核心。
模块的功能就是确保资源的一致性和完好性，随着领域知识的不断变化和发展，将领域本体库进行不断的更新和补充，来保证领域本体库中资源相关概念的新鲜度。
（2）第二模块：文档处理模块。
文档处理模块其主要功能为语义标注和构建索引。
工作流程是将领域资源文档中的相应的概念和实体与领域本体进行匹配，并且进行语义的标注。
将标注后的领域本体采用高速算法进行排序。
并建立索引库。
（3）第三模块：用户查询模块。
用户查询模块的主要功能是将用户的查询信息进行查理，根据不同用户的要求将查询信息进行相应的扩展。
