本体语义检索系统

语义网中的本体构建与推理研究随着互联网技术的不断发展，人们在网络上获取信息变得越来越容易，然而，这些信息往往是海量的、杂乱无章的，并不便于机器自动处理。

因此，我们需要一种能够理解信息含义的方式，来帮助我们更好地处理这些信息。

这就是语义网的基本思想。

语义网(Semantic Web)的核心是充分地使用信息的语义，通过构建本体(Ontology)、推理等手段来实现Web资源的高效利用和共享。

本体是语义网的基石本体是语义网中的核心概念。

顾名思义，本体就是用于描述实体及其关联关系的模型。

它是对某一领域中实体、概念、属性和关系等的描述，以及这些描述之间的约束、规则等。

本体的目的是消除不同人、不同组织、不同机器对同一概念的不同解释，为不同使用者提供一个一致的、标准的基础。

因此，本体的构建关系到语义网的推广和应用。

本体构建的方法本体构建的方法可以大致分为三大类：手工构建法、半自动化构建和自动化构建。

手工构建是最早出现的一种本体构建方式。

其优点在于可以高度抽象地描述概念，缺点在于速度慢、成本高。

半自动化构建则是在手工构建的基础上，在人工干预的情况下涉及到自动化工具，优点在于缩短了构建时间。

自动化构建是一种基于机器学习的方法，具有时间成本低、可扩展性好等优点。

本体推理的方法本体推理是指通过基于本体知识的逻辑推断，从本体中出发，再结合外部实例数据，推导出新的知识或结论，从而完善和扩展本体的过程。

本体推理的方法可以大致分为逻辑推理和规则推理。

逻辑推理是利用逻辑形式化地表示本体知识，然后进行逻辑推理的过程。

逻辑推理需要对本体进行形式化表示，从而使推理结果是形式化规则所允许的。

规则推理是指利用基于规则或规则表示的推理方法，利用规则的强特定性来完成推理任务。

本体构建和推理的应用完善的本体和推理技术可以帮助我们更好地利用和共享网络信息。

下面分别介绍几个应用。

1. 语义搜索语义搜索可以从网络数据中精确提取用户所需信息。

在语义搜索中，可以利用本体中的概念间关系，由搜索关键词推断出更适合用户需求的结果，从而不必对搜索结果进行手工筛选。

1系统目标与模块设计本文设计的系统称之为“S-Mapping”语义挖掘映射子系统，通过本系统要实现高效率的候选映射集检索，优化的候选映射集。

本系统由以下几个模块组成。

(1)用户操作模块。

提供一种UI操作界面，可供用户进行界面操作，可以很方便的输入所需要进行验证的映射本体，并能对最终结果进行输出显示。

(2)本体解析模块。

该模块能对本体的各种特征进行提取解析，针对检验本体映射所需要的各种特征值进行预处理，对不同格式的本体做标准化操作，为本体相似度运算以及映射对的最终确定做好初期准备。

(3)本体语义间关系挖掘模块。

该模块是对标准化本体主要用于进行挖掘候选语义关系，通过语义的初步挖掘，缩小需要比对的样本范围，减轻下一步的运算复杂度，并提高最终映射结果的精准性。

(4)映射结果输出模块。

采用优化的自适应映射算法，将得出的结果进行界面可视化输出，为后续的查询和检索等提供参考服务。

(5)映射结果评价模块。

为了检验映射系统的性能，需要对映射结果进行评价，能自动输出评估的结果，根据这个评价结果，便于对系统进行改进。

2系统实现本系统选用Java作为编开发平台，Java的与平台无关性，便于系统的移植。

系统还用了UML、Jena、Alignment等开发工具。

系统采用了一种全新的本体相关度候选映射集检索方法，提出了改进了的映射关系挖掘算法，尤其采用权值策略的自适应计算，削弱排除干扰信息，突出价值较高的一个语义信息。

为了克服传统映射系统采用方法存在的缺点，本文结合本体的标题名称和自身结构等信息为参考要素，确定映射关系候选集合，从而准确而且全面的找出不同的本体中的语义概念本文认为，当两映射关系对的结构关系具有全相关性时，则可在映射关系候选集合中直接添加目标概念，这样与该概念相近的周围概念也将产生更大的加入映射候选集之中;当两映射关系对完全无不相关性时，则可以直接丢弃该概念;除此之外，需要注意的是，目标概念是必须遵循名称相似度和相关性衡量指标来加入映射关系候选集合的。

一种基于知识库的语义检索系统模型马中杰;郑诚;苏喻【摘要】讲述了目前检索系统存在的不足以及产生这些不足的原因,介绍了本体的概念及其在语义检索领域中的作用.在此基础上提出了一种基于知识库的语义检索系统模型,并对该模型的实现原理和关键技术进行了详细的阐述.实验结果表明,相对于传统的方法,该方法能大幅提高用户检索的查全率和查准率.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2010(029)020【总页数】4页(P70-73)【关键词】本体;知识库;语义检索【作者】马中杰;郑诚;苏喻【作者单位】安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039【正文语种】中文【中图分类】TP391.3目前检索系统主要是基于关键字的全文匹配或者是按主题进行分类。

但是，前者仅仅是进行字符串的匹配，不能对信息的语义进行揭示；而主题分类对信息资源揭示的效率较低、深度有限。

由于以上缺陷，人们致力于寻求一种新的检索模式。

本体作为一种能够在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具，具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持，于是人们便开始了基于本体的语义检索的尝试，试图利用本体的语义关系来提高检索系统的语义智能，从而使信息检索从目前基于关键字的层面提高到基于知识的层面。

根据处理网络文档方式的不同，基于本体的语义检索分为基于知识库的语义检索和基于语义网文档的语义检索。

前一种指尽可能维持现有文档的内容形式，利用知识表示的强大功能来建立庞大的知识库。

而后一种基于语义网，语义网文档是包含语义信息的文档，能被软件代理直接访问，这种检索方式代表着互联网的发展方向。

但是，要想以可支付的代价将现有网络文档转换成语义网文档是不太现实的，所以本文主要研究基于知识库的语义检索。

1 本体论概述1.1 本体的起源和定义本体原本是哲学领域的一个概念，后来该概念被信息系统、知识系统等所借用，并迅速成为人们的研究热点。

教学素材语义检索系统的设计与实现
刘志颖
【期刊名称】《东北电力大学学报》
【年(卷),期】2008(028)004
【摘要】针对元数据方式管理教学资源的不足,提出一种基于本体和元数据的语义检索系统的框架,讨论了如何构建本体模型,制定元数据方案,设计语义检索机制等问题,并给出了系统实现的方法.
【总页数】5页(P43-47)
【作者】刘志颖
【作者单位】东北电力大学,信息工程学院,吉林,吉林,132012
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于语义的网络化楚辞文献资源智能检索系统设计与实现研究 [J], 周建忠;徐晨飞;
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3.智能IETM语义检索系统设计与实现 [J], 张永恒;张峰
4.管网材料腐蚀信息语义检索系统的设计与实现 [J], 欧阳纯萍;阳小华;余颖;李晓昀;马淑萍
5.基于语义的医学图像检索系统在PACS系统中的设计与实现分析 [J], 何俊诗;梁鹏;罗英华;史瑞雪;姬智艳;郭真真;马天德;陈汉威
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