公共文化服务平台

共 7 条记录，以下是 1-7

全选清除导出

排序方式：

KREAG:基于实体三元组关联图的RDF数据关键词查询方法被引量：14: 2011年; 语义网数据的大量增加使得RDF数据查询成为一个重要研究主题.关键词查询方式不需要掌握数据模式或查询语言,更适合普通用户使用.文中提出一种RDF数据关键词查询方法KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph).为了支持用户对属性或关系名进行查询,将RDF数据建模为顶点带标签的实体三元组关联图.该模型保证了RDF数据中实体间关联转化为关联图中顶点间的通路,且文本信息全部封装到关联图顶点标签上.在此基础上,将关键词查询问题转化为关联图上查找有向斯坦纳树问题.在保证近似比为m的前提下(m为查询关键词的个数),利用近似算法实现快速查询响应.通过合理的评分方式衡量查询结果的相关性,支持top-k查询.算法的时间复杂度为O(m.|V|),其中|V|为实体三元组关联图中顶点个数.实验表明KREAG较其它方法具有更快的响应时间,同时能够有效地实现RDF数据的关键词查询.; 李慧颖瞿裕忠; 关键词：关键词查询 RDF数据 TOP-K

数字权限表达语言综述被引量：5: 2004年; Internet已成为数字内容递送的重要场所。建立Internet环境下数字内容知识产权相关的控制管理机制,对促进数字内容市场的发展具有重要的意义。本文的主要工作是从模型角度分析权限表达语言,分别介绍当今主流的权限表达语言,如可扩展的权限标记语言(eXtensible rights Markup Language,XrML)、权限表达语言/权限数据词典(Rights Exptess Language/Rights Data Dictionary,REL/RDD)和开放数字权限语言(Open Digital Rights Language,ODRL),探讨由于现有语言过分关注权限持有者的利益而引发的一些争议及可能的解决方案。; 李慧颖赵军翟玉庆瞿裕忠; 关键词：数字权限管理知识产权 INTERNET

基于关键词的语义网数据查询研究综述被引量：7: 2011年; 语义网数据的关键词查询是语义网研究的一个重要问题。首先给出语义网数据关键词查询的相关定义。根据研究目标不同,将已有解决方案分为混合型和非混合型的语义网数据关键词查询,后者又分为K-A和K-Q-A两种查询方法。调研了上述分类中当前常用的解决方案和研究进展。在此基础上,进一步介绍并比较了8个具有代表性的语义网数据关键词查询工作。最后讨论存在的挑战,并指出未来可能的研究方向。; 李慧颖瞿裕忠; 关键词：关键词查询 RDF数据 TOP-K 语义网

基于关键词的RDF数据查询方法被引量：3: 2010年; 在建立关键词倒排索引和路径索引的基础上,提出一个利用量化均衡规则和等距规则的启发式查询算法,并按照查询结果的大小排序返回最相关的前k个结果.通过建模RDF数据为RDF句子图,将文本信息封装到句子节点,同时将查询结果建模为包括所有查询关键词并且叶节点是关键词节点的无根树,将关键词查询问题转化为斯坦纳树问题.假设RDF句子图包括n个节点,最坏情况下索引占用的空间是3n2.假设关键词节点数为k,查询算法的时间复杂度为O(kn).该方法不需要依赖RDF数据的模式信息,支持对数据中的属性和关系名进行关键词查询.实验证明该方法能够快速而有效地实现RDF数据的关键词查询.; 李慧颖瞿裕忠; 关键词：关键词查询语义网

面向知识库问答的实体链接方法被引量：7: 2019年; 面向知识库问答的实体链接是指将自然语言问句中实体指称链接到知识库中实体的方法。目前主要面临两个问题:第一是自然语言问句短,实体指称上下文不充分;第二是结构化知识库中实体的文本描述信息少。因此,该文提出了分别利用候选实体的类别、关系和邻近实体作为候选实体表示的方法,弥补知识库实体描述信息不足的问题。同时,通过语料训练得到问句指称的相似实体指称作为其背景知识。最后,结合实体流行度,共同作为实体消歧的特征。实验结果表明,上述提到所有特征的线性组合在数据集上高于单个特征的结果,表现最佳。; 赵畅李慧颖

基于RDF句子的语义网文档搜索被引量：7: 2010年; 语义网文档搜索是发现语义网数据的重要手段.针对传统信息检索方法的不足,提出基于RDF句子的文档词向量构建方法.首先,文档被看作RDF句子的集合,从而在文档分析和索引时能够保留基于RDF句子的结构信息.其次,引入资源的权威描述的定义,能够跨越文档边界搜索到语义网中互连的数据.此外,扩展了传统的倒排索引结构,使得系统能够提取出更加便于阅读和理解的片段.在大规模真实数据集上的实验表明,该方法可以显著地提高文档检索的效率,在可用性上具有明显的提升.; 吴鸿汉瞿裕忠李慧颖; 关键词：语义网搜索引擎

面向知识库问答的多注意力RNN关系链接方法被引量：1: 2020年; 针对知识库问答场景中的关系链接任务,尤其是面向复杂问题的多关系链接任务,提出一种基于多注意力RNN模型的关系链接方法,该方法既适用于简单问题也适用于复杂问题.首先,在字符及词级别基础上通过Bi-LSTM模型学习问句的向量表示,利用条件随机场模型标注问句中的命名实体.基于词典生成候选实体,基于预定义规则实现候选实体消歧,将问句中命名实体指称链接到知识库中实体.然后,采用机器学习方法将问句分类为简单问题及复杂问题.从已识别实体出发,对于简单问题,在知识库中收集一跳关系作为候选关系;对于复杂问题,收集二跳关系作为候选.最后,采用多注意力Bi-LSTM模型对问句及候选关系进行编码,比较相似度,返回相似度最高的候选关系作为关系链接的结果.值得注意的是,对于简单问题采用带有一个注意力的Bi-LSTM模型,对于复杂问题则采用带有2个注意力的Bi-LSTM模型.实验结果表明:在有效的实体链接方法基础上,引入注意力机制的Bi-LSTM关系链接方法对于无论简单问题还是复杂问题效果都有所提升,且优于现有基于图算法或基于语言学的关系链接方法.; 李慧颖赵满余文麒

全选清除导出

共1页<1>

李慧颖