论文部分内容阅读
语义Web粗糙本体是经过本体描述语言表示而应用于语义Web的粗糙本体,是语义Web本体的一种扩展形式。作为其构成的粗糙概念及粗糙概念之间关系分别由精确概念及精确概念之间关系经粗糙集方法中的上近似集和下近似集的处理获得。语义Web粗糙本体作为一种知识模型,不仅包含已有的精确分类的知识,而且包含了由已有精确分类的知识近似表示的粗糙分类的知识。由于通过概念格方法构建的语义Web粗糙本体只能生成本体模式,并不能构成完整的知识库,本论文针对性地提出语义Web粗糙本体支持的知识获取方法。首先,定义了语义Web粗糙本体。描述了从语义Web本体到语义Web粗糙本体的扩展,提出了语义Web粗糙本体构成模型,总结了语义Web粗糙本体的OWL表示方法。其次,提出了语义Web粗糙本体支持的知识获取方法。该方法的主要环节是：规则定义,根据领域应用的实际定义相关的规则；语义Web粗糙本体解析,解析出语义Web粗糙本体中的类、属性、实例、公理等,并且存储于关系数据库中；文档预处理,收集领域内的文档并予以处理,转化生成文本文档,并且存储于文本文档库中；语法分析,对得到的文本文档进行词法分析、句法分析和句式转化,生成可直接用于知识获取的名词短语结构和动词短语结构；语义标注,建立文本文档中的语词与语义Web粗糙本体中的类、属性之间的映射关系；语义推理,根据语义标注结果,应用所定义的规则进行推理,实现知识的自动分类,同时获取到精确知识和不精确知识。最后,设计并实现了语义Web粗糙本体支持的知识获取系统。构建了海事事故语义Web粗糙本体,并将其应用于海事事故知识获取中,从获取到的知识总数、召回率和准确率三个方面验证了语义Web粗糙本体支持的知识获取方法的合理性和有效性。结果表明：相对于语义Web本体支持的知识获取方法,该方法不但能获取到精确知识而且能获取到不精确知识,并且明显提高了知识获取的召回率。