面向Wiki的多维动态语义计算模型及关键技术研究

知识的本质是随时间变化且与文化背景密切相关的,传统的知识工程方法在知识获取、表示和推理中难以体现知识的时间特性,且不能有效解决由于文化多样性而造成知识异构,使得知识在交流中容易造成误解和失真.本课题研究具有时态特性和多维度文化特性的知识的表示框架和推理算法，研究非单调弗协调逻辑和推理技术在语义网中的应用，以解决知识库中的知识相对不完全和不一致的问题。对知识库中的不一致问题进行定性和定量分析，将不一致问题进行分类并采取不同策略进行处理，以提供随需应变的不一致处理技术。构建一个基于Wiki的多维动态知识获取、表示和推理平台，以便动态地从不同文化背景的个体或群体获取知识。在此基础上，以物流、软件开发等领域为背景，从时间和文化等多种维度组织知识，形成相关领域的具有开放和协作特性的知识处理平台。

研究内容涉及基础理论和实践应用，主要体现在语义模型、知识库构建和管理、本体推理和隐性知识学习、知识库的不一致处理等四个方面。提出基于限定理论的混合知识库，其语义模型刻画了现存的多种本体与规则的整合方式；用间断区间的时态理论扩展了OWL-Time，以表达单个事件带间断时区的情况。以课题组的Jingwei系统为知识库构建平台，从Wikipedia半结构化自由文本中自动抽取知识；根据RDF图数据的特点，提出术语集冗余预处理方法，研究大规模RDF语义数据的划分策略；扩展传统关键字检索技术，基于MapReduce框架构建本体索引T-index和linked data索引A-index，增加语义因子，形成带有语义的关键字检索。利用本体模块化技术，研究大规模、强表达力的描述逻辑本体的分类推理问题；结合数据挖掘和语义技术，发现隐性知识，促进本体检索。为验证语义Web知识库的一致性和可用性，提出检验不一致的方法，分析产生不一致的原因和解决方案；对于单个不一致本体，提出基于一致性检测本体映射模型，基于模块化技术产生一致子本体集，构建满足用户查询需求的一致性视图。