基于领域背景知识库的本体映射系统的设计与实现

发布时间：2017-10-09 04:11

  本文关键词：基于领域背景知识库的本体映射系统的设计与实现

  更多相关文章： Yago Linked Open Data 金属材料 背景知识库 本体映射

【摘要】：本体映射是解决语义异构的重要方法和手段,是当前语义集成研究领域的热点之一。随着关联数据(Linked Open Data)的快速发展,一些大型的开放数据集提供了大量的不同领域的知识和结构,如果能够将这些数据集中蕴含的领域知识应用于领域本体之间的映射,必将有助于本体映射效果的改善。本文为了实现金属材料本体映射,提出了一种基于金属背景知识库的映射策略,并设计了从Yago抽取金属材料领域数据,从而形成背景知识库的方法。本课题做了以下研究工作:1)针对现有的开放性数据集(即,Yago),设计了基于字符串匹配算法和Yago结构的特定领域知识的抽取策略和算法。首先定义关键字并利用字符串匹配算法获得Yago中特定领域概念;然后根据抽取的特定领域概念,抽取领域知识和相关领域知识,以便于生成一个领域本体;最后,根据所抽取的知识形成领域背景知识库。2)基于领域背景知识库设计了领域本体映射的策略。首先,将输入本体中的概念(称为候选概念)映射到背景知识库中,即在领域背景知识库中寻找命中概念;然后,根据领域背景知识库的结构特点和命中概念,形成对应的概念意群;设计了概念意群之间的比较策略和算法,获得候选概念之间的匹配得分;最后,根据匹配得分确定候选概念之间的关系。3)以金属材料领域为研究实例背景,对方法的合理性和有效性进行实验分析和评价。此外,使用时间性能和F1-measure对所设计的领域知识抽取算法,知识库形成算法以及映射算法分别进行了实验评价,实验结果表明所设计算法是可行的,并且时间性能是可以接受的。同时,设计了原型系统可视化的展示了所抽取的金属材料知识以及背景知识库,并且设计了一个映射系统,详细的展示了整个映射过程。
【关键词】：Yago Linked Open Data 金属材料 背景知识库 本体映射
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG14;TP391.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-11
• 1.1 论文的研究背景9
• 1.2 研究的主要内容9-10
• 1.3 论文的章节安排10-11
• 第2章 相关工作综述11-15
• 2.1 领域知识的抽取11-12
• 2.2 知识库的填充12
• 2.3 本体映射12-15
• 第3章 从Yago中抽取金属材料知识15-37
• 3.1 领域知识抽取问题描述15-16
• 3.2 基于Yago的领域知识的抽取方法16-26
• 3.2.1 创建候选关键字集合17-19
• 3.2.2 抽取Yago中的金属材料知识19-23
• 3.2.3 抽取Yago中金属材料相关知识23-26
• 3.3 基于Yago的金属材料抽取算法实验评价及抽取结果26-34
• 3.3.1 定义抽取相关类的阈值26-27
• 3.3.2 与其他算法比较F127-29
• 3.3.3 与其他算法比较时间性能29-30
• 3.3.4 评价候选关键字30-31
• 3.3.5 评价获取目标类的时间性能31-32
• 3.3.6 评价抽取实例的时间性能32
• 3.3.7 评价抽取类的时间性能32-33
• 3.3.8 方案中每一步的结果33
• 3.3.9 方案中每一步的时间33-34
• 3.4 抽取结果展示系统34-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 金属材料背景知识库的填充37-45
• 4.1 知识库填充问题描述37-38
• 4.2 领域背景知识库填充方法38-41
• 4.2.1 填充算法39-41
• 4.3 背景知识库填充算法实验评价41-43
• 4.3.1 评价填充算法的准确率41
• 4.3.2 评价相似度计算算法的时间性能41-42
• 4.3.3 评价填充算法的时间性能42-43
• 4.4 原型系统43-44
• 4.5 本章小结44-45
• 第5章 基于领域背景知识库的本体映射方法45-65
• 5.1 基于领域背景知识库的本体映射问题描述45-46
• 5.2 基于领域背景知识库的本体映射方法46-56
• 5.2.1 获取候选概念数据集47-48
• 5.2.2 基于字符串相似度算法生成候选概念的命中概念数据集48-50
• 5.2.3 基于背景知识库构造候选概念对应树状结构50-53
• 5.2.4 比较两个树状结构53-56
• 5.3 基于背景知识库的本体映射算法实验评价56-61
• 5.3.1 定义获取命中概念的阈值56-57
• 5.3.2 评价预处理57
• 5.3.3 评价背景知识库在映射中的作用57-58
• 5.3.4 评价映射算法58-59
• 5.3.5 评价树状结构算法59-60
• 5.3.6 与其他算法的比较60-61
• 5.4 原型系统61-63
• 5.5 本章小结63-65
• 结论65-67
• 参考文献67-71
• 攻读硕士学位期间所发表的论文71-73
• 致谢73

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本文编号：998078