語義Web中對象共指的消解方法與技術

《語義Web中對象共指的消解方法與技術》是依託南京大學，由胡偉擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：語義Web中對象共指的消解方法與技術
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：胡偉
• 依託單位：南京大學

項目摘要

隨著語義Web的快速發展，語義Web數據不斷增長。語義Web中對象共指的消解是識別語義Web中指稱真實世界相同對象的不同標識，並消除描述這些標識的RDF數據之間不一致性的過程，它對於語義Web數據的搜尋、集成和管理具有重要作用。面對語義Web中數以億計的對象、以及對象之間異構性強等特點，單純依賴屬性值比較或語義等價的傳統方法已難以應對。本項目研究語義Web中對象共指的消解模型、對象共指的識別方法、數據衝突的消解方法、以及相應的支撐技術。項目力圖在對象共指的自訓練式消解模型、基於屬性可判別度和可匹配度的對象共指識別方法、以及基於信任度傳播的數據衝突消解方法等方面有所創新。項目擬將研究成果集成到一個語義Web對象搜尋系統中，研究面向用戶互動的對象共指消解技術。本項目研究中形成的新模型、方法和技術對於語義Web的發展、語義Web套用、以及基於語義Web數據的軟體開發具有重要意義。

結題摘要

隨著語義Web的快速發展，語義Web數據不斷增長。語義Web中對象共指的消解是識別語義Web中指稱真實世界相同對象的不同標識，並消除描述這些共指對象的RDF數據之間不一致性的過程。語義Web中對象共指的消解是當前語義Web研究中的一個核心問題，本項目探索了語義Web中對象共指消解的創新模型、方法和技術，主要貢獻如下：全面調研了語義Web中對象共指消解的本質特性和最新研究進展，提出了基於自訓練模型的新型對象共指消解模型，以實現對於大規模、異構語義Web對象的自舉式消解。分別設計了基於屬性局部可辨識度和全局可辨識度的對象共指識別方法，以準確、全面地識別對象共指。同時，提出了基於MapReduce框架的並行算法，以提高對象共指識別的效率。另外，還提出了基於URI解引用和相似度計算的數據衝突消解方法，並巨觀分析了當前語義Web中對象的“別名”現象。通過集成以上模型和方法，開發了一個全自動的線上語義Web對象共指消解系統，稱為ObjectCoref，為大規模語義Web對象共指的消解提供了支撐和實證。上述工作也為後續系統深入地研究基於大眾參與的語義Web實體連結方法打下了基礎。