基于语义的几何学科知识平台

论文摘要

学科知识是人类最基本的共性知识,如何利用现代信息技术进行有机地整合,为知识的学习者和传播者提供个性化服务,是知识工程和人工智能领域的重大问题,也是教育信息化的关键问题。Internet已经成为最丰富的知识资源之一,在教育领域也是如此。但在传统资源管理方式下,由于信息资源缺少统一的语义描述,用户难以查找到与需求相关的资源,难以实现相关资源的语义融合。如何使信息资源具有应用程序可以理解的含义,方便用户查找到与需求相关的信息资源,并根据信息资源所具有的领域知识,实现信息资源的语义融合,这些问题是信息资源管理所面临的挑战。知识本体是将网络环境下的大量非规范性知识进行概念化表示的一种有效手段,能够有效促进应用之间的概念语义共享。尽管知识本体技术已在诸多研究领域有着广泛的应用,如生物、医学、农业、制造工艺、数字图书馆等,但在学科知识领域中的研究还刚起步,本文尝试在这一新兴领域做出创新性探索。主要的工作和贡献有:1本文基于RDFS开发几何学科知识本体(Geometry Ontology),通过建立概念、概念之间的继承、实例以及多种约束关系表达统一标识的,可高度共享和重用的几何学科知识。2作为几何知识平台上的重要应用,分析和提出基于知识本体的几何概念相似性和知识相关性搜索流程和算法,并对相似度和相关度进行量化表示,这是进行智能推理和判断的重要基础。3针对平台上图形的作图特点和搜索要求,提出基于拓扑结构的相似几何图形搜索算法,具有对模糊性相似的图形识别的能力;并以编码的方式建立图形索引。4结合自然语言处理技术实现几何学科知识的自动获取,提出几何学科范围内的概念、断言和实例知识获取算法;实现几何知识组织的整体流程,包括文本映射、概念聚类和几何图形语义索引,提供自然语言驱动的搜索与查询。5实现学科知识平台架构及其上的基于Web的知识本体应用模式,提供诸如作图、搜索等知识服务。

论文目录

• 第一章 引言
• 1.1 教育软件的发展和现状
• 1.1.1 国外几何教育软件概述
• 1.1.2 国内教育软件概述
• 1.2 课题研究背景
• 1.3 学科知识平台简介
• 1.4 研究目的和研究成果
• 1.5 本文的组织
• 第二章 基于知识的问题求解系统
• 2.1 知识表示的概念
• 2.1.1 知识原则和知识表示的作用
• 2.1.2 理想的智能体
• 2.1.3 知识表示的功能
• 2.2 知识表示的方式
• 2.2.1 一阶谓词逻辑
• 2.2.2 产生式系统
• 2.2.3 语义网络和框架系统
• 2.2.4 本体及其表示方法
• 2.3 基于知识的问题求解方法
• 2.3.1 搜索
• 2.3.2 推理
• 2.3.3 RDF三元组查询
• 2.4 小结
• 第三章 学科知识平台上的知识表示
• 3.1 学科知识分析
• 3.2 基于本体的几何知识表示
• 3.2.1 GO设计原则
• 3.2.2 GO开发语言RDF
• 3.2.3 几何知识的表示
• 3.3 几何知识本体
• 3.4 学习对象
• 3.5 规则集与推理机
• 3.5.1 规则集
• 3.5.2 推理机
• 3.6 小结
• 第四章 学科知识平台上的知识搜搜索索
• 4.1 查询语言
• 4.2 相似性与相关性
• 4.3 基于语义的知识搜索
• 4.3.1 余弦相似性（Cosine）计算
• 4.3.2 概念相似度计算
• 4.3.3 概念相关度计算
• 4.4 基于图形拓扑语义搜索
• 4.4.1 图形的特征和属性
• 4.4.2 图形相似性定义
• 4.4.3 图形的相似度计算
• 4.4.4 基于相似性特征的图形编码和搜索
• 4.5 基于图形结构的概念反推导
• 4.6 小结
• 第五章 学科知识平台上的知识管理
• 5.1 知识管理框架
• 5.2 知识获取
• 5.2.1 概念知识获取
• 5.2.2 断言知识获取
• 5.2.3 实例知识获取
• 5.3 知识存储
• 5.3.1 关系数据库中的存储实现
• 5.3.2 XML数据库中的存储实现
• 5.3.3 面向对象数据库中的存储实现
• 5.4 知识组织
• 5.4.1 文本映射
• 5.4.1.1 初始化
• 5.4.1.2 分词
• 5.4.1.3 语模匹配
• 5.4.2 概念聚类
• 5.4.3 图形语义和语义索引
• 5.4.4 知识树
• 5.5 本体学习
• 5.5.1 基本框架
• 5.5.2 实现
• 5.5.2.1 本体概念选择
• 5.5.2.2 确定语义关系
• 5.6 小结
• 第六章 基于Web的学科知识平台
• 6.1 系统总概
• 6.2 本体建模
• 6.3 知识服务
• 6.3.1 自然语言作图服务
• 6.3.2 相似命题查询服务
• 6.3.3 概念断言查询服务
• 6.3.4 专题检索服务
• 6.3.5 几何图形检索服务
• 6.4 用户信息管理
• 6.4.1 个性化知识服务
• 6.4.2 知识问答共享服务
• 6.5 小结
• 第七章 总结及展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 附录 A 几何知识平台数据说明
• 附录 B GO部分源代码
• 附录 C 概念反推导规则表
• 附录 D 实例
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文
• 致谢