新书推介：《语义网技术体系》
作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论，如：Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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       本主题类别:     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    以下是引用IAdmireU在2004-9-14 20:28:27的发言：

    你说的方法： “分析有关概念的属性组成，如”彩色激光A4的打印机“的属性是"彩色，激光， A4，...","彩色喷墨A3的打印机”的属性是"彩色，喷墨， A3，...", 它们只在很少的几个属性上是不同的，所以是非常相近的”，这种方法是否能处理“语义大小”问题？如“彩色打印机”能替代“黑白打印机”，“A3幅面打印机”能替代“A4幅面打印机”，这里好像是“彩色>黑白”，“A3>A4”。


    是的。 这是从属性的序关系推导出一个概念集的偏序关系。所以它构成
    一个格(Lattiice). 下面是一些参考文献， 你可以读一读：

    1. Concept lattice
    A concept lattice is a mathematical structure that may be used to model an ontology。
    http://www.fact-index.com/c/co/concept_lattice.htm

    2.Algorithms for Concept Lattice Decomposition and their Applications
    http://www.infosun.fmi.uni-passau.de/st/papers/tr-95-09/tr-95-09.ps.gz

    3. B. Ganter and R. Wille. Formal Concept Analysis - Mathematical Foundations. Springer Verlag, 1999.

    4.A Formal Concept Analysis Homepage
    http://www.upriss.org.uk/fca/fca.htm

    5. Peter Burmeister's Introduction to FCA and ConImp
    http://www.mathematik.tu-darmstadt.de/~burmeister/ConImpIntro.ps

    从上面一些网址开始，可以搜索到更多相关文献。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/9/24 21:53:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    以下是引用aubadedream在2004-9-21 21:58:26的发言：
           你好，我对语义相似性方面也很感兴趣，能否也将相关资料给我aubadedream@yahoo.com.cn，十分感谢！
           你在上面提到的例子，也就是彩色喷墨A4打印机和彩色激光A4打印机的匹配上提到一个方法，也就是将其分解，在进行比较，这涉及到了如何分解？分解到多大的粒度？此外，分解后，怎么就知道喷墨可以和激光对比？最后按照我的理解，就是似乎只能做到定性，也就是相似级别，而不能做到定量，是这样么？

    是的， 上面所说的办法是“格论”的方法，它只是给出一个序关系，
    所以说是定性的。它不一定非得定量，因为我们只要能够知道在序关系
    上排的最近是哪个概念就可以了。

    当然你可以用计算语言学上的办法，它经常可以取得定量结果。
    请参见下列一些文献：

    1. Budanitsky, Alexander and Hirst, Graeme.
    ``Evaluating WordNet-based measures of semantic distance.''
    ftp://ftp.cs.toronto.edu/pub/gh/Budanitsky+Hirst-2004.pdf

    2. Budanitsky, Alexander and Hirst, Graeme.
    ``Semantic distance in WordNet: An experimental, application-oriented evaluation of five measures.''
    ftp://ftp.cs.toronto.edu/pub/gh/Budanitsky+Hirst-2001.pdf

    3. Ted Pedersen, Semantic Distance Measures,
    http://www.d.umn.edu/~tpederse/Code/Readme.distance-0.11.txt

    4. Graeme Hirst and David St-Onge, Lexical chains as representations of context for the detection and correction
    of malapropisms, in Fellbaum 1998, 305-332.

    5. Jay Jiang and David Conrath, Semantic similarity based on corpus statistics and lexical taxonomy, in: Proceedings
    of International Conference on Research in Computational Linguistics, Taiwan, 1997.

    6. Philip Resnik, Using information content to evaluate semantic similarity, in Proceedings
    of the 14th IJCAI, 448-453, 1995.
    http://www.umiacs.umd.edu/~resnik/

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/9/24 22:17:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    以下是引用panguoqing在2004-9-14 22:12:38的发言：

    我也在做语义相似性的研究，请您发点相关论文资料给我panguoq@163.net.


    请参见上面所列的有关文献 （第41楼和第42楼).

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/9/24 22:21:00
     
     IAdmireU 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    黄博士：
          感谢你的回复。资料很多，我需要好好消耗了啊，:)。
          谢谢。
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/9/27 20:07:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    以下是引用cquzjh在2004-9-11 0:26:04的发言：
    黄博士，你好！我在看了一段时间的有关rdf/ontology/sw方面的东东之后，觉得倒是越来越糊涂了。：）在这里，想麻烦你就一些相关的基本问题做个解释好吗？
    1.  rdf（s） vs xml（s）、owl vs rdfs之间的层次关系、优缺点（why）以及它们各自解决了什么现实问题？
    2.  现在sw的主要应用领域以及各自的实施过程、方针等（最好能举些个实例，呵呵）
    3.  The future of sw
    我想这些问题都会困扰着每一个初学者。在看了论坛上大伙的讨论，还是觉得仅停留在一些理论的层面上，不够具体、明了。还想请黄博士给大伙儿解释一下！
    3x


    我赞赏你承认自己“糊涂”的勇气。在追求知识的过程中，我们大家都应该本着
    老老实实的态度，决不满足于一知半解。只要存在着疑虑，就要认真地去思考和
    探索，使得自己对有关问题的理解建立在一个较为坚实的基础上。

    你上面提出的问题已经有大量的文献可供参考。如果这么多的文献及其讨论都不能
    使你解除困惑的话，我在这里用有限的篇幅和时间恐怕也不能解决问题。为此，我
    思考了许多天，有了下列一个想法，想同你探讨探讨，不知是否可行？

    我想使用一个“启发式”的方式同你讨论有关问题， 也就是说我不再简单地重复
    现有文献和讨论已有的说法或理论，而是从一个你自己所感兴趣的具体工程问题出发，通过
    讨论和具体实现， 让你自己一步步地去领悟（或批判）有关的方法， 理论，以及技术。

    这就需要你要有足够的时间和耐心去独立思考， 去寻求自己的真正理解。你还得
    花许多时间去把你思考的问题和方法通过实现来检验，来加深自己的体会。这并
    不亚于学一门新课。这要看你的自己的时间和决心来定，当然我会给你提供适当
    的技术支持。  而且对我自己来说，我也只能 在工作之余，到这个论坛同你们探讨
    有关问题， 也就是说如果我外出开会出差，或工作繁忙的时候，就不能及时
    回复。

    如果上述方法可行的话， 我们就开使一个系列对话，题目就暂定为：

    〖关于语义网的对话－－－从一个工程实例开始〗

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/9/28 18:42:00
     
     orangebench 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    很好的主意！
    期待着这次对话！

    以下是引用Huang在2004-9-28 18:42:11的发言：
    我赞赏你承认自己“糊涂”的勇气。在追求知识的过程中，我们大家都应该本着
    老老实实的态度，决不满足于一知半解。只要存在着疑虑，就要认真地去思考和
    探索，使得自己对有关问题的理解建立在一个较为坚实的基础上。

    你上面提出的问题已经有大量的文献可供参考。如果这么多的文献及其讨论都不能
    使你解除困惑的话，我在这里用有限的篇幅和时间恐怕也不能解决问题。为此，我
    思考了许多天，有了下列一个想法，想同你探讨探讨，不知是否可行？

    我想使用一个“启发式”的方式同你讨论有关问题， 也就是说我不再简单地重复
    现有文献和讨论已有的说法或理论，而是从一个你自己所感兴趣的具体工程问题出发，通过
    讨论和具体实现， 让你自己一步步地去领悟（或批判）有关的方法， 理论，以及技术。

    这就需要你要有足够的时间和耐心去独立思考， 去寻求自己的真正理解。你还得
    花许多时间去把你思考的问题和方法通过实现来检验，来加深自己的体会。这并
    不亚于学一门新课。这要看你的自己的时间和决心来定，当然我会给你提供适当
    的技术支持。  而且对我自己来说，我也只能 在工作之余，到这个论坛同你们探讨
    有关问题， 也就是说如果我外出开会出差，或工作繁忙的时候，就不能及时
    回复。

    如果上述方法可行的话， 我们就开使一个系列对话，题目就暂定为：

    〖关于语义网的对话－－－从一个工程实例开始〗


    ----------------------------------------------
    Semantic Web is a dream; Semantic Web technology is 
    the reality.
    Weblog: http://blog.w3china.org/~orangebench/

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     i99 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    黄教授您好，　谢谢您的帮助，　看了你的解答，　对我很有启发．
    关于semantic similarity , 我最近搜索了一些资料，　发现很多研究项目都是基于同一ontology model 内部不同concept 之间逻辑关系　通过计算和推理　判断同义词或近义词的相近程度，　并加以量化处理．但是针对　context的similarity 研究比较少，例如在同一knowledge domain 的不同ontology　representation之间　如何发现具有相同或相似语意的context, 或者说基于context在某一ontology中的语意　在另一ontology中重新建立context表达．不知道你对这方面的研究，　有什么见解．　谢谢
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/2 22:25:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    以下是引用i99在2004-10-2 22:25:55的发言：．
    关于semantic similarity , 我最近搜索了一些资料，　发现很多研究项目都是基于同一ontology model 内部不同concept 之间逻辑关系　通过计算和推理　判断同义词或近义词的相近程度，　并加以量化处理．但是针对　context的similarity 研究比较少，例如在同一knowledge domain 的不同ontology　representation之间　如何发现具有相同或相似语意的context, 或者说基于context在某一ontology中的语意　在另一ontology中重新建立context表达．不知道你对这方面的研究，　有什么见解．　谢谢



    我目前主要关注的是concept相关性， 主要用于非协调本体的推理研究。
    就是在这个相对简单的层次上，仍有许多问题尚为解决。（待有时间时，我将另文详述).

    你所说的针对context的similarity 研究目前还非常少， 原因在于它的有效解决通常被认为应
    建立在更低层的(也就是基于概念的similarity的)研究的坚实基础上.

    但你还是可以参考下列一些文献：

    1. Glen Jeh,  Jennifer Widon, SimRank, a meaure of structure-context similarity,
    http://www-cs-students.stanford.edu/~glenj/simrank.pdf

    2. Yoram Biberman,  A context similarity measure, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=188418.

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/8 23:21:00
     
     wolfqi 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    黄博士您好，我来自瑞典皇家工学院，www.kth.se,久慕大名，今天没想到在这儿逮到您了。

    我的硕士论文是有关semantic web的研究，当今世界xml横行天下，就连音乐的乐谱发布都用xml来做了，美其名曰MusicXML。MusicXML主要是做乐谱出版印刷和网络出版用，由于我的IT(在北欧读IT６年了)学习和音乐背景，我提出了是否《用Sementic Web 进行对音乐的人工智能分析》的论文题目，但semantic web本身具体的东西还都不太完善，茫茫兮休远，苍然兮独怆。

    KTH 的音乐声学系TMH一直立志于对音乐感情的分析研究，目前世界在这一领域已经取得一些成绩，包括电脑对乐谱的计算机分析，电脑对wave音频文件强弱的逻辑分析，以得出此段物理载体的相对应的人类的感情。相关的成果如果能够转化成为semantic web中的　人工智能分析标准，那么则可实现对网络上音乐的职能话分析。因为MusicXML也可以载入音符强弱，那么semantic web也可以成为音乐演奏者感情分析的工具。

    题外给大家：可能有人问了谁吃饱了撑的分析音乐的感情做什么？　多唠叨一句：这个非常重要，在音乐来说，以后都xml了，那么音乐的分类，搜索，就成为一个很大的问题，由于音乐xml不同于语言xml，所以音乐语法和我们的语法是不一样的。在科学上来说，比如说你饲养了一只电子机器猪，如果你想给这只猪加上感情，比如你生气了，那么猪要有音频的人类感情分析。比如你想让电子猪欣赏音乐的话，那么就得有音乐人工智能软件。
    在商业上，目前我觉得最可行的是手机铃声，现在手机铃声已经有公司用xml储存分类了，不久所有铃声就都会在线，如果有一兄弟失恋了，想找点失恋音乐的话，只需要打入：我失恋了。那么semantic web 语言部分就把这个信息转化成感情部分，通过某rdf到Semantic Web音乐部分，找出最适合失恋感情的音乐。

    wolfqi@mac.com　也可通过邮件联系。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/10 3:57:00
     
     wolfqi 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    所以我的问题就是，
    １。是否可请您推荐一些现在已经制定出来的某些标准，和对这些标准进行分析的软件呢？
    ２。我的第一步应该建立什么呢？
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/10 4:01:00
     
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    2024/5/19 19:07:02

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