《面向Wiki的多維動態語義計算模型及關鍵技術研究》是依託天津大學，由馮志勇擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向Wiki的多維動態語義計算模型及關鍵技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：馮志勇
- 依託單位：天津大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
知識的本質是隨時間變化且與文化背景密切相關的,傳統的知識工程方法在知識獲取、表示和推理中難以體現知識的時間特性,且不能有效解決由於文化多樣性而造成知識異構,使得知識在交流中容易造成誤解和失真.本課題研究具有時態特性和多維度文化特性的知識的表示框架和推理算法，研究非單調弗協調邏輯和推理技術在語義網中的套用，以解決知識庫中的知識相對不完全和不一致的問題。對知識庫中的不一致問題進行定性和定量分析，將不一致問題進行分類並採取不同策略進行處理，以提供隨需應變的不一致處理技術。構建一個基於Wiki的多維動態知識獲取、表示和推理平台，以便動態地從不同文化背景的個體或群體獲取知識。在此基礎上，以物流、軟體開發等領域為背景，從時間和文化等多種維度組織知識，形成相關領域的具有開放和協作特性的知識處理平台。
結題摘要
研究內容涉及基礎理論和實踐套用，主要體現在語義模型、知識庫構建和管理、本體推理和隱性知識學習、知識庫的不一致處理等四個方面。提出基於限定理論的混合知識庫，其語義模型刻畫了現存的多種本體與規則的整合方式；用間斷區間的時態理論擴展了OWL-Time，以表達單個事件帶間斷時區的情況。以課題組的Jingwei系統為知識庫構建平台，從Wikipedia半結構化自由文本中自動抽取知識；根據RDF圖數據的特點，提出術語集冗餘預處理方法，研究大規模RDF語義數據的劃分策略；擴展傳統關鍵字檢索技術，基於MapReduce框架構建本體索引T-index和linked data索引A-index，增加語義因子，形成帶有語義的關鍵字檢索。利用本體模組化技術，研究大規模、強表達力的描述邏輯本體的分類推理問題；結合數據挖掘和語義技術，發現隱性知識，促進本體檢索。為驗證語義Web知識庫的一致性和可用性，提出檢驗不一致的方法，分析產生不一致的原因和解決方案；對於單個不一致本體，提出基於一致性檢測本體映射模型，基於模組化技術產生一致子本體集，構建滿足用戶查詢需求的一致性視圖。
