语义推理

摘要： 针对IFC对水利安全监测专题工程数据精细化表达的局限性,利用领域本体结合BIM技术,提出了一种水利安全监测专题知识模型构建方法,对水利安全监测大坝BIM的语义信息进行描述和完善。该模型旨在为水利安全监测工程的BIM信息交换提供语义推理和语义描述支撑,规范化描述多源BIM专题模型的语义类和构件信息,减少BIM专题数据融合过程中出现语义信息丢失及语义描述模糊的问题,便于水利安全监测工程的BIM专题应用实践和数字化发展。

摘要： 跨媒体哈希因其优越的搜索效率和较低的存储成本而在跨媒体搜索任务中受到广泛关注。然而,现有方法无法充分保持多模态数据的高阶语义相关性和多标签语义信息,从而导致学习到的哈希编码的质量下降。为了解决上述问题,提出了基于细粒度语义推理的跨媒体双路对抗哈希(Semantic Reasoning Based Cross-media Dual-way Adversarial Hashing Learning Model, SDAH)学习模型,通过最大程度地挖掘不同模态间的细粒度语义关联,产生紧凑且一致的跨媒体统一高效哈希语义表示。首先,提出了基于跨媒体协同注意力机制的细粒度跨媒体语义关联学习和推理方法,基于跨媒体注意力机制协同学习图像和文本的细粒度隐含语义关联,获取图像和文本的显著性语义推理特征;然后,建立了跨媒体双路对抗哈希网络,通过联合学习模态内和模态间的语义相似性约束,并通过双路对抗学习机制更好地对齐不同模态哈希码的语义分布,产生更高质量和更具判别性的跨媒体统一哈希表示,促进了跨媒体语义融合,提升了跨媒体搜索性能。在两个公开数据集上与现有方法的对比实验结果验证了所提方法在各种跨媒体搜索场景下的优越性能。

摘要： 韩国语宾语相关研究已逾百年,但因视角不一而结论多变.根据笔者的分析,韩国语的格助词研究经历了四个阶段.在考察典型宾语特点的基础上,本文尝试分析时量、副词和否定等三种非典型宾语用法的语义特点,讨论隐藏在表面非宾语语义背后的宾语语义.这一过程具有很强的回溯推理的特点,即能从所有不同语境中提取出动宾关系,而使所用用法都回归常规动宾关系.这样做可以使论证更为简洁清晰,有助于研究者更加深入地认识格助词的本质属性.

摘要： 为了明确大气污染物、污染源、影响因素、评价指标、危害等之间的关系,分析大气污染传播路径,建立了一个较为清晰、完善的大气污染领域本体.首先,基于机器学习和自然语言处理等技术,提出一种基于注意力机制的序列标注联合抽取实体关系的方法,在双向长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型中加入注意力机制,并将实体和关系联合标注,从而进行实体关系抽取.其次,结合词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)核心概念挖掘方法进行知识抽取,并将概念、属性、关系和实例组织起来,从而实现大气污染本体模型的半自动构建.最后,在本体和实例的基础上通过Protégé的SPARQL Query模块和HermiT推理机分别进行条件推理和可视化推理.结果表明,基于注意力机制的序列标注实体关系联合抽取方法所构建的大气污染领域本体包含核心实体68个,实例数360个,相较于现有的本领域本体,在全面性、有效性、准确性和可重用性方面都有较好表现,同时推理出了Ca2+和K+等污染离子的传播路径.因此,基于注意力机制的序列标注联合抽取实体关系的方法能够有效地半自动构建大气污染领域本体,推理出清晰的大气污染传播路径.

摘要： 文本蕴涵识别是对两个文本之间语义关系的有向推理,而词汇的词义对理解文本的语义以及推理文本之间的语义蕴涵关系有着重要作用.因此,为了有效利用词汇的词义信息推断文本之间的语义蕴涵关系,该文提出一种融合词义信息的文本蕴涵识别方法.该方法首次提出将原始的词汇转化为对应的目标词义,然后利用词汇的词义信息改善文本的语义表示和文本间语义关系的推理.实验表明,该文所提出的方法可以有效改善文本间语义关系的推理,从而提升文本蕴涵识别的准确率.

摘要： MBD模型在包含几何信息和非几何信息同时还包含了大量的潜在语义关系.传统的推理算法存在推理深层次实体关系能力有限、时间复杂度大、推理多跳路径能力不足等问题,难以满足面向MBD模型的语义推理需求.本文在基于MBD的STEP知识图谱构建基础上,提出了基于改进深度强化学习的MBD设计语义推理方法.将基于MBD的STEP语义元模型映射到马尔可夫决策模型,通过对动态贪心算法参数、奖励值和学习率的改进来加快神经网络的收敛速度,实现对STEP知识图谱中MBD潜在语义规则的推理.最后以减速器传动轴的MBD语义推理为例证明可行性.

摘要： 文章讨论叙实性和事实性在语言推理中的导航作用及其运作机制。首先说明了人类内在性的语言能力使得人们能够抓住语言表达的形式线索来进行真值判断和语义推理,强调语言能力落实在具体的词项和构式之中。接着论证了叙实性表达的真值的可靠性问题,揭亲了其背后的交互主观性和语义推理方面的指引功能,并援引动力学的相关观点,说明反事实表达背后的因果推理可以用“力动态”的心智模式来解释:如果“拮动力”导致“主动力”改变了其固有状态,那么在“拮动力”缺失的情况下,“主动力”会做些什么。

摘要： 计算机硬件性能的提升和云计算技术的发展提高了科技文献信息检索的速度和多类型数据聚类问题,但检索的对象还不能直接进入文献内容的事实知识,因而难以实现智能化的科技文献大数据知识的问题快速回答和推荐服务功能,由此大数据环境下的科技文献信息浏览方式越来越增加了科技人员获取创新点知识的时间和负担.究其原因有两点,一是科技文献的数据模型是非结构化文本数据结构,二是传统的信息检索系统的数据库不支持非结构化的文本数据结构.这两点制约了科技文献大数据成果与用户问题智能化和自动化回答服务的发展.针对这一问题,本文提出基于科技文献大数据创新点成果的智能挖掘和知识服务研究,首先利用人工智能的思想对科技文献进行创新点成果挖掘,其次建立创新点成果语义知识库,最后建立基于语义知识库的智能推理机的问题答案服务系统,以此探索科技文献大数据服务的浏览模型向问题回答的智能化和自动化方向发展的研究方法.

摘要： 本文首次探索基于Dryad 平台，利用DryadLINQ 语言进行海量语义信息推理和查询的并行处理。针对现有基于Map/Reduce 型数据处理平台的语义信息处理研究存在未面向语义推理和查询操作并存的场景，在权衡存储代价和执行代价的基础上进行并行处理流程设计的不足，本文采用基于二元组的谓词文件作为语义信息存储结构；基于该存储结构首次给出了RDFS 领域规则并行推理设计，并对现有基于有向无环图的并行语义查询任务划分方法进行优化。实验结果表明，在频繁查询、周期推理的典型语义系统使用场景下，本文所提出的语义信息存储和并行处理方案较现有采用基于三元组存储结构的语义推理和查询方案，具有较小地存储开销，并获得较好的执行效率，其作业吞吐率最大提高了76.2%。

摘要： 语义推理是领域知识服务的关键。本文在介绍几种语义推理工具的基础上，着重分析了各个推理工具的适用环境、推理效率以及自身特点。利用本体开发平台Protege，建立了动物领域知识本体：以Jena和RacerPro推理为例，通过实验，分析比较了语义推理的过程与结果。最后，讨论了语义推理存在的不足，展望了其发展前景。

摘要： 语义推理技术是实现智能检索的关键.本文针对智能信息检索过程中两个不同阶段的推理任务--查询扩展和问询检索,分别从智能检索系统架构、推理机制及推理技术实现的角度分析探讨语义推理在智能信息检索系统中的应用问题.

摘要： 本文受到智能信息检索技术的启发，针对基于本体的语义网技术，进行了信息检索的智能化的进一步的研究。首先介绍了本体和语义网的一些理论知识，然后以网上智能搜索系统为例，详细给出了本体的设计构建，分析了系统的语义推理过程。

摘要： Web服务的语义建模是指对Web服务的属性、功能和结构等进行语义描述使用户能够对服务自动地定位、选择、使用和组合。本文以动作理论和描述逻辑为基础对服务的逻辑层信息(控制流和数据流)进行语义建模，用带前提和结果的原子动作描述简单服务.用复杂动作描述组合服务的控制流，用服务间的依赖关系描述数据流，并提出一个基本的Web服务自动组合框架.在该框架中，Web服务自动组合被划分为逻辑层和实现层两部分，于是服务的自动组合问题在逻辑上归结为一个动作规划问题，在实现上归结为一个根据动作选择具体服务的服务选择问题。最后给出一种新的自动组合规划算法，该算法充分考虑了语义推理和智能规划的结合，在对问题的描述能力和运行效率上做了较好的平衡。

摘要： 本文对当前语义本体研究中不确定信息的表达和处理进行讨论,基于层叠式推理的实现机制,研究了不确定性推理的实现方法及步骤.在实验原型系统中运用Jena和Jena自定义规则,实现了不确定性语义推理.

摘要： 语义学探讨词汇、短语和句子的意义,语义学意义与语用语境无关，故语义相对较稳定。而语用学以语境假设为基础，语用意叉涉及语境、语用者的假设、信念等因素，说话人的意图和受话人的解释的连接，须通过推理来完成，因此具有间接性。许多语用学家认为，语用意义在信念和推理上具有认知自然性，既非刻意习得，也不是任意，且无法用逻辑真假来分析和解释。语用推理可在具体语境中被“击败”，因此属非单调推理范畴。rn 本文在若干非单调逻辑中，选出逆证逻辑进行了代表性的阐述。逆证是一种无所不在的思维方式，甚至纯句法分析也要借助百科知识，而百科知识的介入，就是用逆证采进行解歧的思雏过程，在句法结构分析中，可以推翻“接近规则”等解释方案。文章认为,用逆证解释指称、回指、转喻、解歧等方面，都依赖百科知识，是微观语用学的分析对象。

摘要： 语义学探讨词汇、短语和句子的意义,语义学意义与语用语境无关，故语义相对较稳定。而语用学以语境假设为基础，语用意叉涉及语境、语用者的假设、信念等因素，说话人的意图和受话人的解释的连接，须通过推理来完成，因此具有间接性。许多语用学家认为，语用意义在信念和推理上具有认知自然性，既非刻意习得，也不是任意，且无法用逻辑真假来分析和解释。语用推理可在具体语境中被“击败”，因此属非单调推理范畴。rn 本文在若干非单调逻辑中，选出逆证逻辑进行了代表性的阐述。逆证是一种无所不在的思维方式，甚至纯句法分析也要借助百科知识，而百科知识的介入，就是用逆证采进行解歧的思雏过程，在句法结构分析中，可以推翻“接近规则”等解释方案。文章认为,用逆证解释指称、回指、转喻、解歧等方面，都依赖百科知识，是微观语用学的分析对象。

摘要： 语义学探讨词汇、短语和句子的意义,语义学意义与语用语境无关，故语义相对较稳定。而语用学以语境假设为基础，语用意叉涉及语境、语用者的假设、信念等因素，说话人的意图和受话人的解释的连接，须通过推理来完成，因此具有间接性。许多语用学家认为，语用意义在信念和推理上具有认知自然性，既非刻意习得，也不是任意，且无法用逻辑真假来分析和解释。语用推理可在具体语境中被“击败”，因此属非单调推理范畴。rn 本文在若干非单调逻辑中，选出逆证逻辑进行了代表性的阐述。逆证是一种无所不在的思维方式，甚至纯句法分析也要借助百科知识，而百科知识的介入，就是用逆证采进行解歧的思雏过程，在句法结构分析中，可以推翻“接近规则”等解释方案。文章认为,用逆证解释指称、回指、转喻、解歧等方面，都依赖百科知识，是微观语用学的分析对象。

摘要： 语义学探讨词汇、短语和句子的意义,语义学意义与语用语境无关，故语义相对较稳定。而语用学以语境假设为基础，语用意叉涉及语境、语用者的假设、信念等因素，说话人的意图和受话人的解释的连接，须通过推理来完成，因此具有间接性。许多语用学家认为，语用意义在信念和推理上具有认知自然性，既非刻意习得，也不是任意，且无法用逻辑真假来分析和解释。语用推理可在具体语境中被“击败”，因此属非单调推理范畴。rn 本文在若干非单调逻辑中，选出逆证逻辑进行了代表性的阐述。逆证是一种无所不在的思维方式，甚至纯句法分析也要借助百科知识，而百科知识的介入，就是用逆证采进行解歧的思雏过程，在句法结构分析中，可以推翻“接近规则”等解释方案。文章认为,用逆证解释指称、回指、转喻、解歧等方面，都依赖百科知识，是微观语用学的分析对象。

摘要： 本发明公开了一种协同案例推理与语义模型推理的设备故障诊断方法，包括如下步骤：S1收集案例，构建案例库；S2结合模糊逻辑和FMEA分析法提取的知识，以模糊本体开发方法论流程构建故障诊断本体模型；S3在本体模型中获得的知识基础上，结合专家经验生成相应的SWRL规则，对生成的SWRL规则进行冲突检测后构成故障诊断规则库。S4根据以上构建的故障诊断本体模型、规则库和案例库进行故障检测。本发明在CBR与RBR结合的基础上，通过将模糊逻辑和FMEA分析法提取的知识融合到本体模型的构建中，提高了本体模型的完整性，对于不确定知识的定义更为合理；同时利用了浅层知识和深层知识构建了诊断规则，提高了规则库的完整性和准确性，从而提高了诊断框架的推理性。

摘要： 本公开涉及一种通过句法‑语义对准和话语分析进行的基于多案例的推理。本文讨论的系统、设备和方法提供被配置为从与先前已知案例关联的标记(例如疾病、病症和/或病状)生成对输入症状诊断的改进自主代理应用。可生成标识对应先前已知案例各种片段粒度(例如文档、段落、句子、短语、单词等)的多个话语树和这些话语树间的修辞关联的扩展话语树。(例如经由自主代理)可提供新症状作为输入。可解析输入以标识输入的各种片段以及片段之间的修辞关联。可通过匹配扩展话语树的节点将这些片段与先前已知案例的片段匹配。如果输入片段间的修辞关联与先前已知案例的扩展话语树中指示的修辞关联匹配，可用与先前已知案例相同的标记对输入进行分类。

摘要： 本发明提供一种基于DIKWP模型面向本质语义计算与推理的区块链构建方法，包括步骤：构建基于DIKWP体系的区块链，所述区块链包括数据链、信息链、知识链、智慧链中的一种或多种；构建用户的DIKWP模型，识别用户意图；获取用户的待上链内容，根据用户意图对所述待上链内容进行类型化，获得相应的类型资源，所述类型资源的类型包括数据资源、信息资源、知识资源和智慧资源，所获得类型资源称为待上链类型资源；将待上链类型资源存储至相应的区块链中。所述方法在面向用户本质意图的基础上进一步提高了上链内容的安全性，其所构建的区块链相较于传统区块链所占用的存储资源更少。

摘要： 本发明提出了一种基于知识图谱的语义分割图像实体关系推理方法，该方法包括：1)通过FCN网络进行改进，实现对视觉图像语义分割，得到知识图谱中的实体特征(节点)；2)通过一种视觉外观模型对视觉图像特征实体间关系进行检测，得到节点间的关系特征；3)对稀疏知识图谱进行构建，将知识图谱的语义信息采用向量嵌入的方式加载，结构信息转变为向量之间的关系；4)通过图消息传递机制获得目标头尾实体特征结果，作为特征结果1；5)在确定目标头尾实体后，同时利用实体链接算法确定外接知识库的目标实体；6)使用图卷积神经网络在外接知识库中获取增强信息特征结果，作为特征结果2；7)使用双注意力机制对特征结果1和特征结果2进行融合，得到融合特征结果，将不同的融合特征与候选关系结合，计算每个候选关系的阶段性值，通过评分函数计算评分，得到最终的推理预测关系结果，补全图像实体间的关系。

摘要： 本发明公开了一种基于语义的船舶行为动态推理方法及装置，该方法包括：船舶航行数据整理和语义要素提取；利用抽象化提取的语义要素建立船舶行为语义网络，船舶行为语义网络是指建立各语义要素之间的语义关系和进行实例化以实现对船舶行为语义的结构化表达；将船舶行为语义网络转化为静态贝叶斯网络；将静态贝叶斯网络赋予时间序列信息转化为动态贝叶斯网络；输出动态贝叶斯网络推理的船舶隐藏行为。本发明能够从人类认知的角度推理潜在的船舶行为，有效地为水上交通管理提供决策支持。

摘要： 本发明涉及基于模糊语义推理的炼焦过程耗热量影响因素优化方法，属于冶金智能控制、冶金自动化技术领域。本发明根据AFS公理模糊集理论，针对炼焦过程中耗热量的影响因素，挖掘内在的模糊语义，通过语义的评价和重要性因子的计算，提取各影响因素的关键简单语义，并对耗热量影响因素的参数范围进行设定，完成炼焦过程耗热量影响因素优化。本发明对炼焦过程耗热量影响因素优化，实现在实际生产过程中确保焦炭质量合格的同时使得耗热量较低的目标。

摘要： 方法、系统和装置，解决与语义推理操作相关的问题。能够基于应用需求定义不同的定制或用户定义的规则，即使这些规则基于相同的初始事实，也会导致不同的推断事实。

摘要： 本发明提出了一种数字孪生环境下本体驱动的车间不安全状态语义推理方法。首先，通过网络本体语言(OWL)建立车间生产现场不安全状态的语义本体模型，并使用语义网规则语言(SWRL)建立不同类型的车间不安全状态的推理规则；然后，使用本体编辑器Protégé对所建立的车间生产现场不安全状态的语义本体进行编码；然后，在Unity 3D中对孪生车间不安全状态虚拟场景进行仿真，将高逼真的仿真动画录制成视频，作为后续目标检测的数据集来源；然后，利用实例分割算法识别车间生产现场不安全状态的实例，并映射为所建立的本体的实例；最后，使用推理引擎执行推理规则，实现车间生产现场潜在危险状态及其相关信息的自动推理。

摘要： 本发明公开一种时空约束下任务驱动的遥感影像元数据语义推理方法，包括以下步骤：步骤S1：时空约束下任务驱动的遥感监测任务需求分析；步骤S2.构建任务驱动的遥感影像元数据模型；步骤S3.构建遥感监测任务与遥感影像元数据的映射关系；本发明实现遥感监测任务需求的时空语义信息挖掘；利用时空语义信息的剖析，在复杂任务需求属性信息条件的限制下支持遥感影像的高效检索，减轻遥感影像查询过程中对人工经验的依赖，提高数据发现过程中的自动化程度；解析不同数据源的遥感影像元数据信息特点构建遥感影像元数据模型，将异构遥感影像数据的标准化存储与任务驱动关联，实现遥感影像的统一管理和共享，提升遥感影像检索的效率和准确性。

摘要： 本发明属于推荐技术领域，提供了一种基于跨模态语义推理与融合的视觉感知推荐方法及系统，包括基于用户和商品的交互信息学习用户协同表征和商品协同表征；提取商品图像的统一嵌入表征，基于双向门控机制的异构表征对齐算法学习视觉偏好表征；提取商品图像的统一嵌入表征，基于双向门控机制的异构表征对齐算法和商品文本描述学习图像语义表征；基于图像语义表征通过图卷积生成语义偏好表征；将用户协同表征、商品协同表征、视觉偏好表征以及语义偏好表征进行融合，计算用户对商品的偏好得分，基于用户对商品的偏好得分为用户推荐商品；本发明实现多模态异构表征之间冗余信息与互补信息的权衡。