一、基于Ontology的自然语言理解（论文文献综述）
刘雅姝[1]（2021）在《多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究》文中提出我国正处于社会转型阶段,各种利益诉求增多、热点问题和突发事件易发多发,对于自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等各类突发事件的研究已经成为总体国家安全观的重要组成部分。党的十九大报告强调“统筹发展和安全,增强忧患意识,做到居安思危,是我们党治国理政的一个重大原则”,2014年中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央国家安全委员会主席习近平在主持召开中央国家安全委员会第一次会议时提出,坚持总体国家安全观,以人民安全为宗旨,走出一条中国特色国家安全道路。习近平指出,对于突发事件的应急管理“是国家治理体系和治理能力的重要组成部分,承担防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾害事故的重要职责,担负保护人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要使命”。可见,近年来国家安全思想已上升到重要的指导地位。当前我国已成为世界上各种事故灾害最严重的国家之一,面临巨灾风险的防范问题、公共卫生事件的挑战、社会安全类风险,灾害种类多,分布地域广,发生频率高,造成损失重。重大突发事件产生的诸多影响严重威胁我国社会稳定和人民生命财产安全。此背景下,重大突发事件的演变机理成为亟待解决的重大现实问题。立足于系统理论及5W1H方法,融合演化博弈理论、知识图谱理论、事理图谱理论,对重大突发事件的演变机理展开研究,构建重大突发事件演变机理模型,在对重大突发事件演变机理进行实证剖析的基础上,提出了重大突发事件的应对策略。（1）构建重大突发事件演变机理模型,基于系统理论及5W1H分析方法定义重大突发事件演变机理的内涵,突破传统从单一维度研究重大突发事件演变机理的局限,从系统观角度出发解读重大突发事件演变要素、要素之间的逻辑关系,提出重大突发事件的构成要素主要包括主体行为要素（Who）、事件舆情信息要素（What）、事件事理要素（Why）、事件时间要素（When）、事件环境要素（Where）。系统性地从Who（谁推动、促进了事件演变）、What（事件演变的内容是什么）、Why（事件演变的原因是什么）等多维度视角研究重大突发事件演变机理,最终基于事件的演变机理提出重大突发事件的应对策略（How）。（2）从重大突发事件主体行为的维度（Who）解读重大突发事件演变机理,解释了事件主体行为演变的问题。基于演化博弈理论分析了重大突发事件主体行为的演变过程,明确博弈主体是由政府为代表的决策方、以网民为代表的参与方、以媒体为代表的推动方三部分组成,对其博弈动因及影响因素进行分析并构建演化博弈模型。最后对所构建的主体之间的博弈模型进行仿真分析,模拟了事件发展热度、事件负面影响持续恶化、政府奖惩机制介入情景下三方主体行为的演变,得出的结论为重大突发事件应对中主体的管理策略提供现实参考依据。（3）从重大突发事件舆情信息演变维度（What）解读重大突发事件演变机理,解释了事件演变的内容问题。基于知识图谱理论,提出事件舆情知识图谱的构建框架模型及技术架构,进而构建事件舆情知识图谱,利用舆情知识图谱挖掘舆情知识三元组、网络传播的路径结构等内容。基于数据驱动思想,通过舆情知识的进一步提取分析得到事件舆情的话题演变、舆情知识网络结构演变等过程。所得事件舆情信息演变的分析结论有益于重大突发事件应对中的舆情治理。（4）从重大突发事件演变的事理逻辑维度（Why）解读重大突发事件演变机理,解释了事件演变的原因问题。基于事理图谱理论,采用事理图谱构建的相关方法,通过本体构建、事件抽取、事件关系抽取等步骤构建了面向重大突发公共卫生事件的事理图谱及其抽象事理图谱。基于重大突发事件事理图谱挖掘重大突发事件演变过程中的事理逻辑知识,深入分析事件之间的演变规律和模式,弥补以往未能详尽阐述重大突发事件在微观层面的演变机理和运行过程的短板。基于知识驱动视角,通过事件逻辑知识演变分析、事件演变的传导路径挖掘、事件演变的动因剖析等角度揭示重大突发事件的演变逻辑与规律,进而把握重大突发事件的发展脉络,为重大突发事件的应对与治理提供科学准确的依据。（5）提出重大突发事件的应对策略（How）。依据事件的演变机理得出重大突发事件的应对策略,阐述了在突发事件情景下应如何应对的问题。基于事件演变机理的研究内容,从三个层面提出了应对策略,（1）基于事件主体行为演变的主体管理策略;（2）基于重大突发事件舆情信息演变的舆情信息治理对策;（3）基于事件主体行为演变、事件舆情信息演变、事件演变的事理逻辑三个维度的重大突发事件管控问题。理论层面上,立足于系统理论、演化博弈理论、知识图谱理论、事理图谱理论、5W1H等多种理论方法,从事件的主体演变、事件舆情信息演变以及事件演变的事理逻辑挖掘等多维视角入手,构建重大突发事件演变机理模型。通过博弈论、知识图谱、事理图谱等方法剖析重大突发事件演变机理,阐述事件演变的本质,发现事件演变中存在的问题,最后提出重大突发事件演变的应对策略。基于数据驱动思想,多维度揭示重大突发事件的演变过程,基于知识驱动思想,挖掘重大突发事件演变逻辑,促进了传统研究范式转型,科学地认识重大突发事件的演变过程,可以完善重大突发事件分析研判和预警,提高事件的总体态势感知能力,具有重要的理论意义。在实践层面上,通过爬取微博、中国新闻网、世界卫生组织网站等平台上重大突发事件的相关数据,构建重大突发事件舆情知识图谱和事理图谱,基于真实数据对理论推演部分进行实证分析,最终服务于重大突发事件的应对。本文采用总-分-总的研究逻辑,将理论与实践相结合,以期为相关部门进行科学研判、精准施策提供依据,极大地提升了社会治理的智能化和专业化水平,促进和推动我国治理体系和治理能力现代化。
王静[2]（2021）在《斯坦利·卡维尔的电影哲学研究》文中研究表明斯坦利·卡维尔（Stanley Cavell,1926-2018）是美国当代着名的哲学家,同时也是英语哲学界（Anglophone philosophy）最重要的电影研究学者之一。卡维尔的哲学思想以抵制英美传统和欧陆传统的分裂为特征,主张在日常生活中减少概念化因素对哲学认知的干扰,并坚持把文化和艺术纳入哲学探究的范畴。他以本体论和伦理学作为具有普遍意义的核心议题,提出哲学反思是基于语言交流关系之上的对自我和世界关系的认知活动,并认为这种认知是艺术和哲学的恒久追求,因此他被认为是一位具有“人文主义”和“现代主义”精神的当代哲学家,而此基本思想也贯穿了他对电影的研究。①卡维尔继承了经典现实主义电影理论对现实生活的观照精神,擅长从哲学视角探讨电影与人性、电影与世界的关系。他提出电影的本质具有浑然天成的思想性和哲学性,并在此基础上形成了基于媒介特性的电影本体论和类型发展观,为电影媒介本身和电影的阐释行为赋予了“哲学合法性”②,开启了电影研究中的哲学转向,因此被认为是当代电影理论时期“电影哲学”学派的杰出代表。同时,作为一位当代主流哲学家,卡维尔早在五十年代就将电影带到大学课堂中探讨,设立了基于电影解读的哲学理论课,对电影学科在美国高校体制内的建立起到了开拓性的作用。③卡维尔的电影哲学中和了新好莱坞电影对艺术形式的反思以及经典好莱坞电影对美国生活的表现,是对欧洲电影理论的美国式解读,从理论上提高了好莱坞流行电影在电影研究中的艺术地位。卡维尔主张从哲学视角来研究电影的本体特征和艺术价值,其观点在“电影作为语言”盛行的七八十年代并没有受到足够的重视,直到进入数字电影时代以后才受到追捧,并在九十年代得到重新阐释,成为“电影作为哲学”（Film as Philosophy）派系的主要理论来源,为重新界定电影本体概念提供了理论支持;同时,他的电影类型观对商业化程度极高的当代电影产业也具有指导作用和现实借鉴意义。统观卡维尔的电影哲学着述,可以发现其理论是从哲学的视角探讨电影本质和电影体验的研究,主要内容由三部分构成:电影本体论、电影的类型分析和电影阐释与批评。为了完整地呈现卡维尔的电影哲学思想,本文以这三部分的核心问题为支撑点,挖掘其中的内在联系,把分散于卡维尔着述中涉及电影意义的观点进行整理,甄别和归纳他对电影阐释批评的立场和特点,并以此作为电影本体、类型研究和批评阐释之间的关联和延伸,形成完整的逻辑链条。基于该思路,本文的主要内容大致安排如下:绪论部分简述选题缘由、研究目的、思路和主要研究方法。从卡维尔电影哲学的内容上看,卡维尔提出电影本身的内在逻辑使其具有自主性和思想性,该观点引领了正在发生的电影研究的哲学转向,具有重要的理论意义;从电影理论史的发展进程来看,卡维尔的电影哲学属于当代电影理论阶段“本体论2”①思想的代表,在电影理论史上具有特殊的地位和研究价值,值得进行系统地研究和借鉴。但是,已有的相关研究成果大都呈碎片化特征,缺少对其电影哲学理论的系统性和整体性研究。本文在全面地搜集和整理了相关文献之后,意欲对卡维尔的电影哲学进行整体理论研究,揭示其电影哲学中的内在逻辑关系,并在此基础上对其主要观点和理论框架作出系统的分析和呈现。论文第一章梳理了卡维尔电影哲学的思想来源和形成过程。鉴于卡维尔对于国内学术界来说还比较陌生,本章使用较多篇幅勾画其学术成长道路,并圈点出了对其电影哲学有重要影响的理论。首先,略述卡维尔的求学生活,指出正是对电影的迷影情结引导他从作曲专业转到哲学专业,并引导他把电影纳入哲学研究范畴。其次,分别论述了实用主义哲学、现象学、现实主义电影理论和伦理学对卡维尔电影哲学的影响。最后,分析其电影哲学理论形成的文化语境,指出经典好莱坞电影和新好莱坞影片在他的理论中所起的不同作用。第二章阐述了卡维尔电影哲学的基础和核心——电影本体论。首先,把卡维尔的电影本体论具象为他对电影媒介的本体反思,通过对比卡维尔的本体论与巴赞的摄影影像本体论,将两者的根本性差异放在电影媒介中摄影和投影装置的区别上,并进一步剖析卡维尔基于“一系列自动的世界投影”的本体描述,指出其电影本体论的核心为投影装置及其产生的现象学关系之和。该观点是其电影哲学理论大厦的基石,直接影响了他后来对电影艺术现象和电影体验的看法。接着,本章展开对电影媒介特性的分析,说明电影具有“单向性”“自动性”和“自指性”,因此电影媒介本身具有内在逻辑性和自主性,并非再现现实的工具。最后,分析电影媒介的素材来源一—现实世界,指出卡维尔所理解的电影中的世界是一个现象学意义上的艺术空间,具有过去时间性和空间延展性的特征。第三章论述了卡维尔的电影类型观。卡维尔对电影类型的归纳和论述是其电影本体论在电影艺术现象层面的具体体现,因此他对电影类型的探讨也围绕电影最本质的意义展开。本章通过三个小节,分别阐释了卡维尔的“类型基因”概念、以“类型作为媒介”的论点,和类型的再叙述与发展演变;并结合具体案例分析,指出卡维尔的电影类型观没有拘泥于标准化的外显特征,而是强调对人文主义内核的把握,并且突出文化和社会演变给电影类型带来的变化,形成了一种动态发展观,具有很高的实际应用价值。第四章分析卡维尔的电影阐释与批评观。这部分内容是从电影本体论到电影批评实践的延伸,并呈现了两者之间的互动作用。首先从电影如何对观看者产生意义谈起,指出电影是通过“承认”的心理前提和“移情投射”的认知行为产生意义,并指出卡维尔在阐释电影意义时对直觉和科学论证方法的双重依重。接着,阐明卡维尔电影批评的基本立场是把“电影作为哲学”看待。在此基础上,继续说明卡维尔电影阐释批评中的伦理性和社会性特征,指出他的阐释和批评最终还是以现实存在作为界限,其普世的哲学追求始终落实于具体的伦理关系和社会关系之中。第五章分析卡维尔电影哲学在学术界的接受状况、理论意义和局限性。首先指出卡维尔的电影哲学受历史语境的影响以及自身表述风格的限制,始终没有成为主流电影理论。但是,其跨学科的研究特点也使卡维尔的理论具有自己的独特立场和学术价值,十分契合当下的电影文化和电影研究语境。同时,结合我国电影理论的发展历史及现状可以发现,过度集中于中观层面的理论研究或者沉迷于具体作品的微观批评都不利于建构科学的理论体系,卡维尔所采取的微观批评与宏大理论结合的研究路径有一定的借鉴和参考意义。另外,他的电影哲学体现了媒介和技术背后的文化心理和社会意义,是一种凸显人文性和日常性的电影哲学,为当代的电影理论研究带来了更宽广的方法论视域和多样化的阐释角度。结语部分首先简要回溯了本文的主要研究内容,其次总结了本文在明晰卡维尔电影本体论概念、归纳电影媒介的特性、通过卡维尔的伦理学思想脉络解析其电影阐释观、对其电影哲学进行整体评价这四个方面取得了一定的研究成果。本文把卡维尔电影本体论的核心问题浓缩为电影的投影装置和意义,较为清楚地阐明了他的观点;在此基础上,本文归纳了由此产生的电影媒介特性,并将这些特性作为进一步理解卡维尔电影阐释批评的重要依据和参考;此外,本文将卡维尔具有争议性的方法论和研究路径也作为其电影哲学的一部分,指出其电影哲学的意图不在于设立任何判断标准,而在于创建一个由电影通达哲学认知的思想路径。最后,指出本文的不足之处:本文未把卡维尔的电影哲学置于电影理论和哲学理论并行发展与交错影响的综合语境中研究,缺少对电影和哲学关系的历时性发展的详细论述,影响了对电影哲学范畴和研究边界的明晰;另外,将卡维尔与电影哲学流派中的其他学者进行更广泛的横向对比也将有助于明确其观点的原创性和继承性关系。这两方面的未尽之处也是笔者未来进一步研究的方向和目标。
张海燕[3]（2021）在《基于语义标注的安防多源异构数据统一表示研究》文中研究说明随着安防场景下突发事件的应急响应管理提高,社会公共安全治理取得了很大的成效。突发事件产生的信息以及应急救援信息是社会公共安全管理的重要资源。由于这些资源在数据表示上存在异构性特点,导致应用程序间的数据无法共享,因此将语义标注技术引入到物联网中,通过对安防领域的资源进行统一的知识表示解决数据表示上存在的异构性问题。在此背景下,本文重点研究突发事件应急案例的模块化本体知识库构建、重用方法和自动语义标注框架。通过构建统一的知识库使得安防领域知识共享,并设计与实现了对安防信息的自动语义标注系统进一步实现了安防数据统一表示。论文的主要研究内容如下:（1）本文基于分布式描述逻辑（Distributed Description Logic,DDL）语言和保守扩充理论算法,提出安防领域模块化本体的构建、重用方法。其中主要结合安防领域突发事件应急响应的实际需求,采用软件生命周期方法和DDL构建了安防领域模块化本体,并定义本体子模块间的概念上下位关系。另一方面,以构建的模块化本体为研究对象,基于DDL语言特点改进保守扩充理论算法实现本体重用。实验分析表明该模块化本体重用算法提高了模块中概念的抽取效率。（2）本文首先设计并实现一个关于突发事件应急案例的自动语义标注系统,通过对深度学习模型进行优化,采用增加经验值的方法解决内存溢出,使用基于关键词的TF-IDF加权算法实现信息自动提取。其次提出了一个基于本体的语义相似度算法。实验结果表明实现了对突发事件应急案例相关信息的语义标注,提出的语义相似度算法有效提高了词语相似度的精确度。本研究主要在以DDL构建的安防领域模块化本体中实现本体的重用,保证知识中的语义保持一致性。为了将安防中获取的原始感知数据被计算机所理解,在优化深度学习模型的基础上实现自动语义标注,对突发事件的检索或者对突发事件的防范起到一种重要的数据支撑。
王阮[4]（2021）在《数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究》文中研究说明近年来,数字人文在中国学界方兴未艾。数字人文对知识生产方式的改变,好比在学术圈这个相对平静的湖水中投进一颗石子,泛起的涟漪会波及整个学术领域[1]。2017年,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《国家“十三五”时期文化发展改革规划纲要》指出:文化遗产保护工程需加快文物藏品数字化保藏,推进数字故宫、数字敦煌、数字丝绸之路和中国人民抗日战争数字博物馆建设[2]。在数字化浪潮中,人文活动在数字技术赋能下跨界融合,借助数字技术耕读人文知识,变革传统的人文研究范式,并赋予人文研究以新的活力。数字人文正在引领中国社会文化空间的数字化转型,身处数字环境的人们对历史档案文化的知识需求也愈加强烈。《全国档案事业发展“十三五”规划纲要》在有效推进档案资源体系建设过程中鼓励开展口述历史档案、国家记忆和城市（乡村）记忆工程、非物质文化遗产建档等工作。口述历史档案作为历史文化传承的重要载体与纽带,以记录时代变革、填补记录空缺、保护人类文化遗产等价值和功能受到国内外学者的高度关注。我国悠久的历史文化世代相传,随着时间的洗淘,诸多珍贵的文化遗产已经失传或濒临灭亡。1992年,联合国教科文组织启动世界记忆工程项目,旨在通过国际合作与应用数字技术抢救世界范围内正在逐渐老化、损毁、消失的文献记录。有关口述历史档案的研究最早可追溯至美国哥伦比亚大学口述历史研究室的建立。虽然从启动时间看,我国研究起点较美国晚了近30年,无论理论基础还是实践进展都缺少资源深度开发和知识挖掘,尚处于起步成长阶段。但作为中华文化的守护者和传承者,我国拥有相当丰富且数量庞大的人文资源亟待挖掘。在数字人文的大背景下,如何借助数字人文技术方法检索、利用浩瀚繁杂的口述历史档案资源,将其蕴含的丰富内部事实、数据和知识展现出来,实现口述历史档案资源知识发现具有迫切性和必要性。同时,如何对口述历史档案资源进行深度知识组织、知识关联、知识聚合与知识发现,为用户提供知识服务,也将成为当下及未来档案资源开发利用的研究重点。基于此,本文以口述历史档案资源为研究对象,通过对口述历史档案、知识发现的追本溯源,综合运用文献分析、专家访谈、实证研究等方法,结合口述历史档案资源特征与属性,架构数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架,探究数字人文视域下口述历史档案资源知识发现核心内容,构建口述历史档案资源本体与知识图谱并进行实例可视化展示,深入揭示口述历史档案资源知识元,将其蕴含的人、地、时、事等复杂内容关系予以揭示,辅助和支撑人文学者进行研究,为口述历史档案资源实践应用提供可操作性指导,实现口述历史档案资源多维知识发现。具体来说,核心内容包含4个部分。第3章数字人文视域下口述历史档案资源知识发现逻辑框架本章首先对口述历史档案资源知识发现需求进行分析,对口述历史档案资源知识发现目标进行概述,梳理口述历史档案资源知识发现流程及体系结构。然后,解析口述历史档案资源知识发现构成要素、功能要素、构成要素及功能要素关系,架构数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架。最后,对框架主要模块作用进行解构,包含知识组织的描述与揭示作用,知识关联的存储与链接作用,知识发现的多维挖掘作用。第4章口述历史档案资源本体构建口述历史档案资源纷繁浩杂,如何将零散杂乱的口述历史档案资源组织起来,就需要借助本体来实现。鉴于目前本领域尚未发现可复用的口述历史档案资源本体,故而需要自建本体,这也是本领域的创新之处所在。本章作为第五章的铺垫,通过构建口述历史档案资源本体呈现口述历史档案领域知识认可的概念及概念间的相互关系,从知识组织维度实现口述历史档案资源知识表示,并利用Protégé工具辅以实例可视化展示,验证了本文构建的口述历史档案资源本体具有良好的可操作性与实用性,为第五章口述历史档案资源知识图谱构建提供组织结构基础。第5章口述历史档案资源知识图谱构建本体只是从组织层面实现口述历史档案资源描述与揭示,而知识图谱是基于关联层面实现口述历史档案资源深度聚合。本章首先提出口述历史档案资源知识图谱框架设计构想,包含模式层和数据层,模式层既可以从口述历史档案资源本体解析、本体与图数据库的映射规则以及关系界定入手;也可以直接从口述历史档案资源数据源抽取所需要素。数据层包含信息抽取和知识融合两部分。然后介绍知识图谱存储和绘制工具。最后,基于第四章口述历史档案资源本体结构,引入实验数据源,采用目前主流的Neo4j图数据库构建口述历史档案资源知识图谱进行实例可视化展示,从知识关联维度实现口述历史档案资源深层聚合,构筑口述历史档案资源知识网系,实现知识关联,为第六章口述历史档案资源多维知识发现奠定关系主线。第6章口述历史档案资源多维知识发现本章在第五章口述历史档案资源知识图谱实例展示的基础上,基于知识图谱洞悉口述历史档案资源深层关系,从多维视角深入挖掘口述历史档案资源潜藏的丰富内部事实。具体包含:基于项目整体概况的知识发现、基于事件主题关系的知识发现、基于社会网络关系的知识发现以及基于时空网络关系的知识发现。既可以细致展现出口述历史档案资源间人、地、时、事之间的知识关联,又可以探求涉及同一主题或具有相关关系的多个口述历史档案资源之间的隐性关系,方便领域学者进行后续研究,以佐证本研究具有现实指导意义。综上所述,本研究在数字人文大背景下,将以本体和知识图谱为代表的数字人文技术方法“引介”口述历史档案研究,实现了口述历史档案资源领域本体和知识图谱构建新突破,同时借助实例可视化展示,将人、地、时、事等内容特征及其相互关系予以细粒度描述,从事件、时空以及社会网络关系等层面实现口述历史档案资源深层挖掘与多维知识发现,不仅丰富了多元学科理论与研究方法,而且还推进了口述历史档案资源实践创新。在“技术驱动+知识发现”的催化反应下,为口述历史档案资源深度开发提供了借鉴与可行指导,同时也对口述历史档案资源知识发现及可视化具体实施提供了可操作性框架参考,切实推动了口述历史档案资源知识组织、知识关联、知识发现与知识服务。
汪哲宇[5]（2021）在《数字化慢病管理系统的研究与实践》文中研究表明为了应对以长期性、非传染性与难治愈性为主要特征的慢性疾病的复杂护理需求,“慢病管理”——一种以患者为中心的新型卫生服务模式——自上世纪八十年代开始逐渐涌现并不断发展。协同护理是慢病管理区别于传统卫生服务模式的关键要素,其目标是为患者提供有组织性的协同化医疗服务。以移动健康和人工智能为代表的信息技术能够提升慢病管理的协同效率,帮助患者与护理提供者之间形成完整的闭环反馈,将循证知识与健康数据中蕴含的信息集成到管理过程之中,推动慢病管理逐渐从传统方式向全面的数字化方式过渡。虽然以慢性病照护模型为代表的慢病管理理论模型已经发展得较为成熟,且其有效性已经在多个国家得到了验证,但在当前我国的慢病管理实践中,仍然存在着一系列的关键问题,导致以协同护理为核心的数字化慢病管理技术尚未得到有效应用。同时,数字化慢病管理领域的相关实施性研究也存在着一定的局限性。针对这些关键问题,本论文系统性地研究了如何在我国的医疗场景下形成以协同护理为特征的数字化慢病管理关键方法,具体内容包括:（1）数字化慢病协同管理模型的构建与表达方法研究。针对我国慢病管理实践存在的管理角色分工不明确、缺乏数字化全流程决策支持等问题,使用路径的方式对通用性慢病管理方法进行明确可执行的表示,通过对高血压、糖尿病与慢阻肺三类常见慢病国内外指南的分析与归纳,提炼出了包含九类共通任务的通用性管理路径,并对数字化场景下各病种的具体路径进行了明确。在此基础上,面向我国管理模式构建了路径驱动的数字化协同管理模型,并通过本体对模型中包含的结构化知识与具体路径中的医学决策知识进行了表达。（2）数字化背景下面向患者依从性增强的个性化管理方法研究。针对患者自我管理依从性问题与相关个性化管理研究的局限性,一方面,从移动健康应用的个性化需求分析入手,基于目标导向型设计方法中的用户建模过程,结合相关健康行为理论,提炼了面向患者自我管理依从性提升的用户模型,结合问卷与访谈结果识别出了三类患者虚拟角色与其对应的个性化需求。另一方面,从人工智能技术的管理实践入手,基于本体与多种自然语言处理技术实现了一种根据患者特征为其推荐相关文章的个性化健康教育方法;基于强化学习技术实现了一种在虚拟管理环境中根据患者与管理师状态给出干预建议的个性化管理策略生成方法。（3）数字化慢病闭环管理系统的设计与实现。针对我国慢病管理信息化实践中存在的缺乏理论指导以及多病种集成性较低等问题,基于所构建的模型与个性化管理方法,设计并实现了包含智能服务引擎与客户端两大组件的数字化慢病闭环管理系统。智能服务引擎以通用性慢病管理路径本体为核心,能够通过多种类型的接口为系统提供数据存储与全场景决策支持服务;客户端中的医生工作平台基于共通性路径任务设计,能够辅助不同角色的医护人员执行具有时序性与闭环性的协同式管理;客户端中的患者移动终端基于所提炼的个性化需求与行为改变轮设计,能够为患者提供全方位的自我管理支持,并在一定程度上改善患者依从性。所实现系统目前已在我国多个地区进行了实际的部署与应用。（4）面向数字化慢病管理的评价体系构建与实践。针对数字化场景下管理系统评价方面存在的局限性,基于面向远程医疗的综合评估模型,提炼了包含评价角色、评价重点与评价角度三个维度的面向个体层面的数字化慢病管理评估模型,并依据该模型对所实现系统进行了不同证据水平的实践评价,包括基于系统真实数据的回顾性评价、面向慢阻肺患者的前后对比试验与面向高血压患者的随机对照试验。评价结果表明,当前系统能够帮助医护人员与患者共同合作,开展医患之间高效互动的闭环式协同管理,并在一定程度上改善患者的疾病控制情况、日常生活质量与疾病认知水平。总的来看,本论文所提出的路径驱动的数字化慢病管理系统能够在一定程度上解决我国慢病管理实践与慢病管理领域相关研究中存在的多种问题,为数字化慢病管理在我国的推广与应用提供了理论指导与实践验证。
陈禄明[6]（2021）在《基于真实世界医疗大数据的中文医学本体重构的研究》文中指出高质量的医学本体,可以打破不同医学文本数据之间的藩篱,使得医学数据能以统一的标准形式被各类信息处理方法充分利用,进而形成一套有效的医学知识表示体系,从而产生有价值的临床应用。相较于西方发达国家,尤其是英语国家,国内的生物医学本体无论从规模、数量还是内容上都处于相对滞后的水平,因此我们急需发展出一套具有中国特色的中文医学本体构建策略与技术路径,来实现中文信息处理技术与中文临床生物医学数据间的有效融合。在我们的调研工作之中,我们会系统性调研并分析整理出国际上已有生物医学本体的构建策略与技术路径,再依据中文语言特性、国内临床现状及中文临床生物医学数据的特点提出一套自己的具有创新性的中文医学本体构建策略,其包括问题定义、术语富集、关系属性提取等七个关键步骤。以此为基础,我们将中文生物医学本体重构定义为三个不同层次的问题,即:中文生物医学本体关注问题的重构、内容的重构及结构的重构。内容的重构是医学本体构建的基础,因此本论文以生物医学本体内容的重构作为研究重心。我们首先尝试了面向内容重构中文生物医学实体挖掘。此外,大部分本体都是表型概念,缺乏表型属性,因此我们提出了一种通过表型属性的定义,实现临床表型信息的精细表征,即实现疾病的细粒度知识表征图谱。属性作为本体内容的进一步丰富和扩充,为本体在实际场景中的应用提供了更细粒度的信息表示策略,因此我们提出一种利用本体属性的细粒度语义信息模型PhenoSSU（表型的语义结构单元）,可为本体对疾病知识的描述提供更为丰富的表达能力,为临床诊断提供依据。。在中文生物医学实体挖掘的工作之中,我们首先构建了基于深度学习模型的有监督生物医学实体挖掘方法,该方法以Bert预训练语言模型为核心结合Bi-LSTM神经网络,实现生物医学实体的挖掘。然而,有监督方法存在依赖人工标注质量和上下文多样性方面的问题。因此,我们又基于n-gram统计语言模型以及句法分析模型实现了基于无监督方法的中文生物医学实体挖掘。最后,为了更近一步的提高实体挖掘的收录范围,将罕见词汇、不规范词汇也尽可能进行挖掘,我们提出利用双语映射方法引入高质量英文生物医学本体辅助中文生物医学本体建设的思路,并以UMLS术语集、SimAlign双语词对齐工具以及MetaMap术语标注工具为基础,完成了基于双语资源的中文生物医学实体挖掘。最终采用多方法有机组合的策略,在海量真实世界中文医学大数据语料的加持之下,完成了中文生物医学实体挖掘。为了评测基于多方法融合策略的实体挖掘成果,我们将挖掘后的扩展词表与现有最全面、权威的中文术语集合进行对比,来测试重构所得中文生物医学实体的表达能力是否能得到显着提高。相比已有术语集合,挖掘所得的生物医学术语扩展词表,对真实世界医学信息的描述能力得到明显提升,从原来的58.2%上升到80.2%,提高了37.8%。在构建细粒度本体属性语义模型PhenoSSU工作中,我们旨在用一系列属性和值来获取表型描述背后的完整语义信息。选取维基百科中193个传染病临床指南作为研究语料,基于表型概念和属性值的共现性,将SNOMED-CT中的12个属性引入到PhenoSSU模型中。通过分析PhenoSSU实例是否能够捕获对应表型描述背后的完整语义来评估PhenoSSU模型的表达能力。为了自动构建细粒度表型知识图,提出了一种融合MetaMap标注工具以及机器学习属性识别算法的混合策略。最后,用BRAT标注工具手工构建了 193种传染病的细粒度表型知识图。共形成4020个PhenoSSU语义单元,其中3757个（89.5%）能够很好地捕获临床指南中列出的相应表型描述的完整语义。相比之下,其他信息模型,如CEM和HL7-FHIR模型,分别只能捕获48.4%（2034/4020）和21.8%（914/4020）的完整语义信息。混合策略在表型概念识别子任务上的F1得分为0.732,在属性值预测子任务上的加权平均准确率为0.776。因此,PhenoSSU是一个有效的进行临床指南知识表征的语义信息模型。
刘超[7]（2020）在《农业领域（茶学）本体云建模方法研究》文中指出本体通过对概念、术语及其相互关系的规范化描述,勾画出某一领域的基本知识体系,它可以很好地解决知识表示、知识组织以及知识共享等问题。在语义网七层体系结构中,本体层在XML和RDF的基础上,负责描述相关领域的概念以及概念间的关系,为语义网的逻辑推理和功能验证提供基础。目前,对于本体的研究主要是以领域本体为研究对象。已经构建完成的本体,大多是针对某一个领域,甚至细分领域的知识。随着科学技术的发展,学科之间的交叉也越来越多,特别是学科内细分领域之间的交叉更加频繁。如果针对每个需求都开发集成相应领域知识的本体,会非常耗时费力,并且资源开销大、知识复用率低。本文针对农业领域多本体知识共享和复用问题,以茶学领域知识为研究对象,引入虚拟化思想,构建一个面向农业领域的本体云,整合网络环境中的农业领域本体,按需获取相关本体知识,通过融合生成的动态可升缩的虚拟本体,实现网络中农业本体资源的按需动态分配。主要研究工作和成果如下:（1）农业领域本体云是在原有农业领域本体的基础上按需抽取相关本体知识,生成农业领域虚拟本体获得的。农业领域本体云本质上是由物理上分离、逻辑上相连的若干个与需求相关的农业领域本体知识模块组成的,归根结底还是分布在各个农业领域本体中。因此,构建农业领域本体是形成农业领域本体云的前提。本文首先结合茶学领域知识特征,给出了茶学领域本体构建步骤,然后通过茶学领域相关文献资料整理出茶树病害、茶树病原和茶树虫害领域概念,形成相应的概念结构,并从中抽取出语义关系,建立公理规则,从而完成茶学领域知识的整理。再利用Protégé软件创建概念、关系和公理,形式化生成茶树病害、茶树病原和茶树虫害本体。最后通过Fa CT++推理机对构建好的本体进行推理,没有不一致性,并且对本体评价的效果也较好,为农业领域本体云建模提供研究和实验对象。（2）在开展农业领域本体服务时往往不需要农业领域中某一本体的全部知识支持所需服务,仅仅需要本体中的某一部分知识即可完成本体服务。即使在网络环境下需要多个本体开展协同服务时,往往也只需这些本体的部分知识,所以在构建农业领域本体云时,需要先从若干个相关本体中抽取出与需求相关部分知识模块,形成按需所取的知识集合。因此,本文提出了一种基于社团划分和局部性判断的农业领域本体知识模块抽取方法。首先对茶树病害、茶树病原和茶树虫害本体进行了网络性质分析,通过对概念结点的度数、度分布和聚类系数等方面的统计分析,得出三个本体的网络结构是具有复杂网络的无标度性,同时也具备小世界特性。然后将网络社团划分的方法引入到本体知识模块抽取中,先根据需求对本体进行社团划分,再在此基础上对具有社团结构的本体进行知识局部性判断,获得与需求具有非局部性关系的本体知识,实现农业领域本体知识模块的抽取。实验表明,在进行本体知识局部性判断前对本体进行社团划分,可以有效地提高抽取出的本体知识模块与需求的相关性,提升本体知识模块的抽取质量。（3）网络环境下每个农业领域本体构建的目的和方法都不尽相同,从其中所虚拟抽取知识的结构和表达方法也有所差别,并且彼此间不能够直接进行推理。因此,本文提出了一种基于同义词词林的农业领域本体知识模块映射方法。首先对同义词词林的结构和茶学领域知识的特征进行分析,并对现有的同义词词林进行相应的扩展,然后给出与同义词词林相匹配的语义相似度算法,根据扩展的同义词词林结构,确定其中相关参数,通过计算本体知识模块间的概念相似度,实现农业领域知识模块的映射。实验表明,通过扩展的同义词词林,开展农业领域本体知识模块映射,能够紧贴农业领域知识特征,有针对性地提高映射质量。（4）按需抽取出的若干个本体知识模块分属多个农业细分领域本体,而每个农业领域本体构建的目的和方法都不尽相同。从其中所抽取的本体知识模块的结构和表达方法也有所差别,彼此间不能够直接进行推理。因此,本文构建了一种基于HBase和RBAC的农业领域虚拟本体生成模型。构建基于HBase的农业领域本体存储模型,将RBAC引入到该存储模型中,根据农业领域本体知识模块的抽取和映射情况,通过在HBase行键中添加角色的方法,控制对本体知识的访问范围,生成农业领域虚拟本体。实验表明,本体的规模越大,该模型生成农业领域虚拟本体的效率越高。（5）农业领域虚拟本体在物理上仍然是散布在各个地方的本体模块所组成,各个本体模块既没有在语义网本体层上进行物理合并,也没有从各自所在的本体中抽取出来。这使得需要结合分布式的方法对农业领域虚拟本体进行逻辑检测。因此,本文提出了一种基于分布式Tableau的农业领域虚拟本体逻辑检测方法,在ALC基础上将描述逻辑扩展成与OWL对应的SHOIN（D）,再引入分布式思想,给出虚拟本体描述逻辑,形成面向虚拟本体的分布式逻辑检测方法。通过实例验证,证明了该方法的可行性。本文所取得的研究成果对于进一步提高农业领域本体的知识共享与复用效率,降低本体协同推理复杂性,提升本体服务效率,实现多本体知识按需获取,推动基于本体的农业大知识发展,具有一定的理论价值和实际意义。
陈继智[8]（2020）在《教育本体自动构建关键技术研究》文中认为教育信息化和智慧教育是未来教育的发展趋势。教育信息化的一个重要特点是教育智能,即借助于互联网提供优质的个性化智慧学习环境,满足学习者、教学者和管理者的个性化需求,实现学习资源的有效分享和重用,提高教育效益。简单地说,学习过程是一个知识获取过程,因此,智慧教育涉及一个知识传播和知识获取环境问题。可以说,智慧教育基础设施是一个知识平台,从而,知识和学习成分的识别、形式化、组织和可持续使用问题就变得十分重要。某种程度上,智慧教育一个主要问题就成了知识管理和共享问题。因此,如何有效地将教学资料、教学方案和教学过程等教育要素知识化构成了新的挑战。具体说,智慧教育的迫切需求是如何在教学资料、教学方案和教学过程的知识化中引入语义智能。本体作为一种明确的概念化体系规范,可以很好满足上述教育信息化和智能化的要求。并且本体最重要的一个特点就是知识共享和重用,并使之能够机器处理。因此本文对面向教育应用的本体（教育本体）展开了深入研究。教育本体是实现教育信息化和智慧教育的一种重要工具和手段,但是如何构建教育本体呢?在传统的本体学习中,本体构建基本上是靠手工完成的,它不仅费时且容易出错,构建过程也很乏味枯燥且不易扩展。随着数据数量的大量增加,涉及面的延展,手工构建已经无法满足需求,因此自动地去构建领域本体成为了迫切需求。本学位论文旨在研究如何结合本体和智慧教育的特点来自动构建教育本体,提出了一个本体自动构建框架来实现本体的自动构建。与此同时,针对构建过程中的相关技术难点（包括教育知识的自动获取,教育知识之间隐藏关系的挖掘等等）,本文研究了所需的若干关键技术（如知识抽取、共指消解、本体自动扩展等）,提出了相应的解决方法,为推动自动化构建技术提供基础支撑。本文的主要研究内容如下:·针对教育本体自动构建和扩展方法的缺失,设计了一个教育本体并提出了一个教育本体自动构建和扩展框架。首先,我们提出了一个包含三个子类（教程教材、辅导资料、个人知识）的教育领域基础本体。然后针对此本体,我们又提出一个逐步扩展的本体自动构建框架,主要思路是,借助自然语言处理领域中若干技术自动从文本数据中抽取知识形成了一个原始本体。最后考虑到本体的生态扩展,在原始本体的基础上,进一步提出了本体的自动扩展框架。以上的方法在中学物理教材的知识数字化上进行了实现,有效成功地构建了一个面向中学物理学科的物理教育本体。·针对教育本体构建中已有方法无法解决的多头问题（Multi head Problem）,一个教育本体构建中广泛遇到的问题,提出了一种有效的知识联合抽取方法。该方法解决了现有端对端联合抽取模型中无法解决的多头问题。该方法首先引入了一种新颖的双重标注方案,然后根据该标注方案,提出了一种实体信息传播的模型,用于将抽取任务转化为双重标签序列预测问题。在公共数据集和物理教育本体数据集上的实验结果表明,该方法能有效地处理多头问题。·针对教育本体构建中已有方法无法解决的多关系问题（Multi relation Problem）,提出了一种基于形式化概念分析的知识联合抽取方法。该方法主要采用形式化概念分析（FCA）对具有语义关联的关系进行聚类,该聚类类似于本体中概念,负责将实体之间多关系（1-N-1）情况归纳为一对一的情况。这样就可以利用端对端的联合抽取模型进行知识的抽取。同样地,在公共数据集和物理教育本体数据集上的实验结果显示,该方法能有效处理多关系问题,而且可以发掘实体之间潜在的关系。·针对教育本体构建中已有共指消解方法的低效和全局不一致性问题,提出了一个基于图神经网络的共指消解模型。该方法是一种实体提及对共指消解图模型,主要是为了解决当今需要考虑整个文档所有文本跨度来实现共指消解的低效问题。由于现有的很多方法需要考虑整个文档的所有文本跨度,导致模型的时间复杂度很高为（O（T4））,因此作者将共指消解映射为一种关系图,借助图卷积神经网络的方法,对实体提及对进行分类来判断是否存在共指关系。实验结果证明,该方法在共指消解上的高效性和有效性。这些模型和方法均在面向中学物理学科的物理教育本体自动构建中进行了实用化验证。
乔幸潮[9]（2020）在《中药材本体构建研究》文中提出目的:中医药术语标准是中医药信息学的重要组成部分,是支撑中医药信息学快速发展的基石。近年来中药术语标准化研究有了很大的发展,但相对于中医药信息学的要求还有差距。行业内的知识标准,例如国标《中药编码》及《中国药典》,都是文本数据,并不是开放的中药信息智能数据库。中药材知识是中药知识的源头和重要的基础知识,中药术语标准化研究工作应该从中药材术语研究开始,逐步提升到整个中药学领域,为信息智能化奠定坚实的基础。为实现中药材术语概念内涵从自然语言描述向计算机语言的转换,本研究利用本体（ontology）的理论和技术方法,结合中医药领域本体研究现状,基于现有的成熟的本体构建规范,参考OBO Foundry本体开发原则,研究构建一个开放的、语义表达良好的、可验证的中药材领域本体,以实现计算机对中药材多来源数据的识别和匹配,探索中医药领域特色的本体构建方法。方法:使用OBO Foundry推荐的本体构建方法构建中药材本体。首先采用文献调研法调研国内外中医药本体现状,确定本体的主题和覆盖范围。然后收集已有公认的中药材领域权威知识《中国药典》和国标《中药编码》中的中药材术语,并将数据进行初步处理,梳理中药材相关的核心概念,选择顶层本体以及领域周围的可复用本体,用于构建中药材本体。本研究选择的顶层本体是BFO（Basic Formal Ontology,基本形式化本体）,复用的本体有NCBI Taxonomy（NCB1生物分类数据库）、PO（Plant Ontology,植物学本体）等,使用OntoFox工具导入复用的本体。中药材本体类的划分采用自上而下和自下而上结合的方法,并依据《中国药典》和国标《中药编码》知识体系本身的特性来确定分类结构和本体类的属性,完成本体的框架设计。使用Protege工具和OWL语言创建本体类和属性,对中药材术语类进行形式化定义,使用本体推理机验证本体并根据推理结果对本体进行整编,完成中药材本体的构建。构建完成后采用文献抽样验证和专家咨询问卷的方式进一步验证本体的通用性、完备性和共识性。本研究共抽取了各类中药材相关文献中的103条中药材术语来验证中药材本体,发放了 12份中药材本体专家咨询问卷检验本研究的方法、本体设计的科学性并确保本体框架和核心概念的共识性。结果:本项研究包含了《中国药典》、国标《中药编码》中的843种中药材术语。在中药材本体框架的文献抽样验证中,共抽取了 103条中药材术语,其中101条术语可以适用于中药材本体框架,可适用率达98.06%,由此得出中药材本体可以覆盖大部分的中药材概念,基本具备通用性和完备性,但仍有进一步完善的可能。中药材本体专家咨询问卷的结果经统计得出本研究的研究方法、本体设计较为合理,本体框架和核心概念等具备共识性。中药材本体的构建实现了中药材术语概念内涵从自然语言描述向计算机语言的转换,使原本只能相互映射的中药材术语集可以映射到中药材本体中来,为中药学计算机人工智能的发展提供了可能。中药材本体还可应用于中医药标注系统的语义标注。结论:中药材本体的构建探索了中医药领域的本体构建的新方法,使中药材术语更适合于计算机的自动理解,更利于规范化、标准化、智能化。中药材本体的构建遵循OBO Foundry的本体开发原则,复用了多个OBO中的生物医学本体,将“中医药知识”与“现代生物医学本体”进行了沟通与连接,为以后中药材本体加入OBO本体提供了基本条件。中药材本体的构建为以后中医药领域本体的构建提供了方法学上的参考。
肖遥[10]（2020）在《基于本体的企业安全知识培训系统研究》文中提出企业安全培训是较为有效的提升员工安全素质和系统整体安全度的手段。企业生产安全知识存在涉及领域广、知识量大且关系复杂的特点,且内容研究领域尚没有形成知识体系标准,因此有必要建立基于企业生产实际的生产过程安全知识框架,完善知识结构和表达形式,构建生产安全知识体系和概念模型,对企业安全知识进行管理创建企业安全培训知识库,协助安全培训人员完善教学内容。本文研究了知识及本体的定义、基本理论和技术、语义网络、知识本体构建方法和本体在知识库系统中的应用,将本体工程应用于企业安全培训知识内容管理研究中。本文以制造业企业生产过程领域安全知识为主要研究对象。首先,结合人因失效分析,以一线员工安全操作知识技能出发,确定安全知识范围和概念、术语之间的联系;运用知识工作分解结构法将生产过程逐级解构,构建领域知识层次框架,确定生产工序知识作为最基本知识单元。然后,用本体技术构建工序安全知识元本体模型,定义知识元本体的核心概念、概念间联系,通过案例分析迭代完善基于生产系统的企业安全知识本体的子类和属性。运用胜任力和一致性检验上文构建本体能够适用于生产过程中工序所包含安全知识的提炼和表达。最后,基于上文构建的知识本体开发安全培训知识库系统,设计安全培训知识单元的提取机制,利用protege完成知识信息存储、查询功能和推理机制的开发,创建推理规则范式构建和应用方式。通过实例论证本文构建的安全知识培训体系成果能够满足企业安全培训过程中知识提取、表达、共享和复用功能,知识推理机构将知识联系起来,形成知识元网络,体现了一定实用性和有效性。
二、基于Ontology的自然语言理解（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Ontology的自然语言理解（论文提纲范文）
（1）多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内重大突发事件演变机理研究进展 |
| 1.2.2 国外重大突发事件演变机理研究进展 |
| 1.2.3 国内外基于事理图谱的事件演变研究进展 |
| 1.2.4 研究现状综述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 论文研究思路与技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 知识图谱理论 |
| 2.2 事理图谱理论 |
| 2.3 5W理论 |
| 2.4 演化博弈理论 |
| 2.5 自然语言处理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多维视角的重大突发事件演变机理基本内容 |
| 3.1 重大突发事件内涵与分类 |
| 3.1.1 重大突发事件内涵 |
| 3.1.2 重大突发事件分类 |
| 3.1.3 重大突发事件特征 |
| 3.2 重大突发事件演变的构成要素及关系 |
| 3.2.1 事件演变的构成要素 |
| 3.2.2 事件构成要素的关联关系 |
| 3.3 多维视角的重大突发事件演变机理 |
| 3.3.1 演变机理内涵 |
| 3.3.2 演变机理模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 重大突发事件的主体行为演变 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 事件主体的演化博弈分析 |
| 4.2.1 博弈主体分析 |
| 4.2.2 博弈动因及影响因素分析 |
| 4.3 假设与模型构建 |
| 4.3.1 模型假设 |
| 4.3.2 模型构建 |
| 4.3.3 均衡点与稳定性分析 |
| 4.4 模拟仿真分析 |
| 4.4.1 重大突发事件热度影响下的主体行为演化路径 |
| 4.4.2 负面影响持续恶化情景下主体行为演化路径 |
| 4.4.3 政府介入采取奖惩机制情景下主体行为演化路径 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 重大突发事件的舆情信息演变 |
| 5.1 舆情信息演变概述 |
| 5.1.1 重大突发事件舆情信息 |
| 5.1.2 重大突发事件舆情知识图谱 |
| 5.2 重大突发事件舆情知识图谱理论模型构建 |
| 5.2.1 重大突发事件舆情知识图谱构建框架模型 |
| 5.2.2 重大突发事件舆情知识图谱技术架构 |
| 5.3 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建 |
| 5.3.1 重大突发事件舆情本体构建 |
| 5.3.2 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建 |
| 5.4 重大突发事件舆情知识图谱数据层构建 |
| 5.4.1 数据源选取及采集 |
| 5.4.2 数据预处理 |
| 5.5 基于重大突发事件舆情知识图谱的舆情演变分析 |
| 5.5.1 重大突发事件舆情的时序演变分析 |
| 5.5.2 重大突发事件舆情知识图谱传播路径结构解析 |
| 5.5.3 重大突发事件舆情知识图谱内容分析 |
| 5.5.4 重大突发事件的舆情评论话题分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 重大突发事件演变的事理逻辑 |
| 6.1 重大突发事件的事理图谱研究范式 |
| 6.1.1 重大突发事件事理图谱内涵 |
| 6.1.2 重大突发事件事理图谱构建的逻辑模型 |
| 6.1.3 重大突发事件事理图谱的事理挖掘流程 |
| 6.2 重大突发事件事理图谱构建 |
| 6.2.1 数据采集与预处理 |
| 6.2.2 事理图谱构建流程 |
| 6.3 重大突发事件抽象事理图谱构建 |
| 6.3.1 事件泛化 |
| 6.3.2 公共卫生事件抽象事理图谱 |
| 6.3.3 事件知识存储 |
| 6.4 重大突发事件演变的事理逻辑分析 |
| 6.4.1 因果事件提取 |
| 6.4.2 事件的因果逻辑知识分析 |
| 6.4.3 事件演变的传导路径挖掘 |
| 6.4.4 事件演变的动因剖析 |
| 6.5 重大突发事件的动态演变 |
| 6.5.1 事件演变的动力学流图构建 |
| 6.5.2 仿真结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于事件演变机理的重大突发事件应对策略 |
| 7.1 基于事件演变机理的重大突发事件应对概述 |
| 7.1.1 重大突发事件应对的时代背景 |
| 7.1.2 重大突发事件应对的目标 |
| 7.1.3 重大突发事件应对的特征 |
| 7.2 基于事件演变机理的重大突发事件应对思路及过程 |
| 7.2.1 重大突发事件应对思路 |
| 7.2.2 重大突发事件应对过程 |
| 7.3 重大突发事件主体管理策略 |
| 7.3.1 重大突发事件的参与用户管理 |
| 7.3.2 重大突发事件的传播平台管理 |
| 7.3.3 重大突发事件的政府管理 |
| 7.4 重大突发事件的舆情信息治理研究 |
| 7.4.1 事件舆情信息治理问题的提出 |
| 7.4.2 重大突发事件舆情信息治理对策 |
| 7.5 重大突发事件管控模型构建 |
| 7.5.1 重大突发事件管控的重大意义 |
| 7.5.2 重大突发事件管控面临的挑战 |
| 7.5.3 重大突发事件的管控模型 |
| 7.5.4 重大突发事件管控模型功能 |
| 7.6 本章小节 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（2）斯坦利·卡维尔的电影哲学研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、选题缘由及背景 |
| 二、文献综述 |
| (一) 国外研究现状 |
| (二) 国内研究现状 |
| 三、研究目的、思路和主要研究方法 |
| (一) 研究目的 |
| (二) 研究思路 |
| (三) 主要研究方法 |
| 第一章 卡维尔电影哲学的思想来源和形成语境 |
| 第一节 迷影情结和实用主义哲学观 |
| 一、卡维尔的迷影情结 |
| 二、实用主义哲学观 |
| 第二节 现实主义电影理论 |
| 一、作为方法的现实主义 |
| 二、现实主义理论的现象学渊源 |
| 第三节 从怀疑论到伦理学 |
| 一、怀疑论与反怀疑论启示 |
| 二、日常生活——怀疑论之争的伦理归宿 |
| 第四节 好莱坞电影文化的变迁 |
| 一、好莱坞电影的“黄金时期” |
| 二、新好莱坞电影的崛起 |
| 第二章 卡维尔的电影本体论 |
| 第一节 作为本体的电影媒介 |
| 一、电影媒介的基础装置——摄影 |
| 二、电影媒介的本体装置——投影 |
| 第二节 电影媒介的特性 |
| 一、电影媒介的单向观看性 |
| 二、电影媒介的自动性 |
| 三、电影媒介的自我指向 |
| 第三节 电影媒介的素材:现实 |
| 一、具有过去时间性的世界 |
| 二、现实空间的转换和延展 |
| 三、技术与现实——以《比利·林恩的中场战事》为例 |
| 第三章 卡维尔的电影类型观 |
| 第一节 类型基因说 |
| 一、“史前条件”和类型“基因” |
| 二、西部片类型发展中的颠覆和继承 |
| 第二节 作为媒介的电影类型 |
| 一、电影类型作为“电影艺术的可能性” |
| 二、电影类型与语言游戏的类比 |
| 第三节 电影类型的再叙述模式 |
| 一、类型的原型与演变 |
| 二、成为类型成员的标准——意义生成与复杂关系建构 |
| 第四章 卡维尔的电影阐释与批评论 |
| 第一节 电影的意义生产 |
| 一、意义生产的前提:“承认”主体与世界 |
| 二、意义生产的过程:“卡普拉时刻”与电影的体验 |
| 第二节 “电影作为哲学”的阐释观 |
| 一、电影阐释的方法论:带有哲学反思的审美批评 |
| 二、美学可能性的哲学阐释 |
| 三、以《西北偏北》为例 |
| 第三节 卡维尔电影阐释批评的伦理维度 |
| 一、卡维尔的道德至善论 |
| 二、电影体验中的伦理关系 |
| 三、一种空间和时间的伦理 |
| 第四节 卡维尔电影阐释批评的社会维度 |
| 一、“日常性”作为“世俗”的隐喻 |
| 二、从复婚式喜剧、陌生女人情节剧到《卡罗尔》中的女性成长 |
| 第五章 卡维尔电影哲学的接受和学术价值 |
| 第一节 对卡维尔电影哲学的接受与“回避” |
| 一、卡维尔电影哲学与电影研究历史语境的磨合 |
| 二、卡维尔的写作风格 |
| 第二节 卡维尔电影哲学的意义和价值 |
| 一、卡维尔电影哲学的理论史价值 |
| 二、卡维尔电影哲学的方法论意义 |
| 三、卡维尔电影哲学的文化价值 |
| 第三节 卡维尔电影哲学的局限性 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录: 斯坦利·卡维尔学术年表 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表论文情况 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）基于语义标注的安防多源异构数据统一表示研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 安防领域多源异构数据研究 |
| 1.2.1 安防多源异构数据来源及特点 |
| 1.2.2 安防多源异构数据统一表示方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 本体构建研究现状 |
| 1.3.2 语义标注研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 本文的主要结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 研究基础综述 |
| 2.1 本体相关知识 |
| 2.1.1 本体的定义 |
| 2.1.2 描述逻辑及OWL本体语言 |
| 2.2 模块化本体构建 |
| 2.2.1 模块化本体描述语言特征需求 |
| 2.2.2 模块化本体描述语言比较 |
| 2.3 本体重用及保守扩充理论 |
| 2.3.1 本体重用 |
| 2.3.2 保守扩充理论 |
| 2.4 自动语义标注技术 |
| 2.4.1 语义标注问题分析 |
| 2.4.2 自动语义标注模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 面向安防领域子模块本体构建研究 |
| 3.1 安防领域本体构建框架 |
| 3.2 安防领域子模块本体需求分析 |
| 3.3 子模块本体构建 |
| 3.4 子模块本体评价 |
| 3.5 子模块本体解析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 面向安防领域的模块化本体重用 |
| 4.1 DDL-ERMMO算法描述 |
| 4.1.1 模块化本体构建 |
| 4.1.2 模块化本体重用 |
| 4.2 DDL-ERMMO算法实现 |
| 4.3 DDL-ERMMO算法实验分析 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 面向安防领域的自动语义标注框架 |
| 5.1 面向安防领域的自动语义标注思路 |
| 5.2 面向安防领域的自动语义标注框架 |
| 5.2.1 突发事件预处理 |
| 5.2.2 基于深度学习优化的语义信息提取 |
| 5.3 基于深度学习自动语义标注系统设计 |
| 5.4 自动语义标注算法 |
| 5.4.1 基于语义相似度的模块化本体概念匹配 |
| 5.4.2 本体概念语义相似度算法改进 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 测试与分析 |
| 5.5.2 算法对比实验与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 口述历史档案研究现状 |
| 1.3.2 知识发现研究现状 |
| 1.3.3 研究现状述评 |
| 1.4 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 口述历史档案 |
| 2.1.2 口述历史档案资源 |
| 2.2 档案信息资源开发理论 |
| 2.2.1 档案信息资源开发含义 |
| 2.2.2 档案信息资源开发意义 |
| 2.2.3 档案信息资源开发原则 |
| 2.3 本体理论 |
| 2.3.1 本体概念 |
| 2.3.2 本体分类 |
| 2.3.3 本体构建流程 |
| 2.3.4 本体在档案领域的应用 |
| 2.4 知识发现理论 |
| 2.4.1 知识发现定义 |
| 2.4.2 知识发现过程 |
| 2.4.3 知识发现方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现逻辑框架 |
| 3.1 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现需求分析 |
| 3.1.1 数字人文时代的必然要求 |
| 3.1.2 口述历史档案资源开发需求 |
| 3.2 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现目标与体系架构 |
| 3.2.1 口述历史档案资源知识发现目标 |
| 3.2.2 口述历史档案资源知识发现流程及体系结构 |
| 3.3 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架 |
| 3.3.1 口述历史档案资源知识发现构成要素 |
| 3.3.2 口述历史档案资源知识发现功能要素解析 |
| 3.3.3 口述历史档案资源知识发现要素及功能关系 |
| 3.3.4 口述历史档案资源知识发现框架构建 |
| 3.4 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架主要模块作用解构 |
| 3.4.1 口述历史档案资源知识组织的描述与揭示作用 |
| 3.4.2 口述历史档案资源知识关联的存储与链接作用 |
| 3.4.3 口述历史档案资源知识发现的多维挖掘作用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 口述历史档案资源本体构建 |
| 4.1 口述历史档案资源知识组织原则 |
| 4.2 口述历史档案资源元数据标准选择 |
| 4.3 口述历史档案资源元数据抽取 |
| 4.4 口述历史档案资源本体模型设计 |
| 4.4.1 术语词表构建 |
| 4.4.2 确认类的等级体系,定义类和属性 |
| 4.4.3 充实、修正本体 |
| 4.4.4 本体模型转换 |
| 4.5 口述历史档案资源本体实例化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 口述历史档案资源知识图谱构建 |
| 5.1 口述历史档案资源知识图谱框架设计 |
| 5.2 模式层组织 |
| 5.2.1 本体解析 |
| 5.2.2 本体与图数据库规则映射 |
| 5.2.3 关系界定 |
| 5.3 数据层组织 |
| 5.3.1 信息抽取 |
| 5.3.2 知识融合 |
| 5.4 知识图谱存储与绘制 |
| 5.5 口述历史档案资源知识图谱实例化 |
| 5.5.1 数据准备 |
| 5.5.2 口述历史档案资源知识图谱模式层组织 |
| 5.5.3 口述历史档案资源知识图谱数据层组织 |
| 5.5.4 口述历史档案资源知识图谱存储与绘制 |
| 5.5.5 口述历史档案资源知识图谱可视化 |
| 5.6 本章小节 |
| 第6章 口述历史档案资源多维知识发现 |
| 6.1 基于项目概况的知识发现 |
| 6.1.1 整体—局部分布 |
| 6.1.2 项目—时间分布 |
| 6.1.3 项目—地点分布 |
| 6.2 基于事件主题关系的知识发现 |
| 6.2.1 事件—项目关系的知识发现 |
| 6.2.2 事件—时间关系的知识发现 |
| 6.2.3 事件—地点关系的知识发现 |
| 6.3 基于社会网络关系的知识发现 |
| 6.3.1 基于口述项目本身的社会关系 |
| 6.3.2 基于口述项目内容的社会关系 |
| 6.4 基于时空网络关系的知识发现 |
| 6.4.1 基于社会关系的人物空间分布分析 |
| 6.4.2 基于任职经历的人物时空迁移轨迹分析 |
| 6.5 本章小节 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究局限 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（5）数字化慢病管理系统的研究与实践（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单和术语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 慢病管理概述 |
| 1.1.1 慢病的定义与分类 |
| 1.1.2 慢病的全球化流行趋势 |
| 1.1.3 慢病管理的定义与基本要素 |
| 1.1.4 我国慢病流行趋势及管理现状 |
| 1.2 慢病管理领域研究综述 |
| 1.2.1 基于协同护理的慢病管理理论模型发展综述 |
| 1.2.2 基于CCM框架的慢病管理实施性研究综述 |
| 1.3 数字化慢病管理研究进展及应用实践 |
| 1.3.1 数字化背景下的慢病管理理论模型发展 |
| 1.3.2 数字化背景下的慢病管理实施性研究进展 |
| 1.3.3 数字化慢病管理国内外代表性应用实践 |
| 1.4 关键问题分析与论文研究内容 |
| 1.4.1 关键问题分析 |
| 1.4.2 论文的研究内容及创新点 |
| 第二章 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建与表达 |
| 2.1 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建 |
| 2.1.1 通用性慢病管理路径提炼与多病种实现 |
| 2.1.2 面向我国管理模式的数字化协同管理模型构建 |
| 2.2 基于本体的模型知识表达与验证 |
| 2.2.1 本体相关概念与构建方法 |
| 2.2.2 慢病协同管理模型基础本体构建 |
| 2.2.3 基于演绎推理的路径化决策支持 |
| 2.2.4 本体构建结果与技术性评估 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面向患者依从性增强的个性化管理方法研究 |
| 3.1 基于健康行为理论的患者个性化管理需求分析 |
| 3.1.1 移动健康应用设计方法概述 |
| 3.1.2 面向自我管理依从性增强的用户模型提炼 |
| 3.1.3 用户虚拟角色构建与需求识别 |
| 3.2 基于健康推荐系统的个性化健康教育方法研究 |
| 3.2.1 健康推荐系统相关概念与研究进展 |
| 3.2.2 健康知识推荐系统的设计与实现 |
| 3.2.3 基于测试集的推荐系统评估 |
| 3.3 基于强化学习的个性化管理策略生成方法研究 |
| 3.3.1 强化学习相关理论与研究进展 |
| 3.3.2 策略生成模型的设计与实现 |
| 3.3.3 基于虚拟环境的训练结果与模型评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数字化慢病闭环管理系统设计与实现 |
| 4.1 面向全场景决策支持的智能化慢病服务引擎构建 |
| 4.1.1 以引擎为核心的系统整体架构设计 |
| 4.1.2 基于多种软件框架的云端引擎实现 |
| 4.2 基于路径任务的医生协作工作平台设计与实现 |
| 4.2.1 路径任务驱动的协作工作平台功能设计 |
| 4.2.2 基于网页的协作工作平台功能实现 |
| 4.3 基于行为改变技术的患者移动终端设计与实现 |
| 4.3.1 行为改变轮驱动的干预功能设计 |
| 4.3.2 面向多平台的移动终端功能实现 |
| 4.3.3 面向患者依从性的移动终端试点性应用评价 |
| 4.4 系统部署与实际应用情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向数字化慢病管理的多维度评价体系研究 |
| 5.1 数字化慢病管理系统多维度评价体系构建 |
| 5.1.1 慢病管理领域评价方法概述 |
| 5.1.2 面向个体层面的数字化慢病管理评估模型提炼 |
| 5.2 基于系统观察性数据的回顾性评价 |
| 5.2.1 研究设计与数据分析方法 |
| 5.2.2 回顾性评价结果总结 |
| 5.3 基于多层次临床试验的前瞻性评价 |
| 5.3.1 探究慢阻肺患者院外管理效果的前后对比试验 |
| 5.3.2 探究高血压患者院外管理效果的随机对照试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
（6）基于真实世界医疗大数据的中文医学本体重构的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 生物医学本体的概念与分类 |
| 1.1.2 生物医学本体的表示方法 |
| 1.1.3 生物医学本体的构建工具 |
| 1.1.4 研究意义 |
| 1.2 国内外生物医学本体发展与研究现状 |
| 1.2.1 国外生物医学本体现状 |
| 1.2.2 国内生物医学本体现状 |
| 1.3 研究方法与文章结构 |
| 第2章 生物医学本体内容重构的研究策略讨论与相关资源收集 |
| 2.1 中文生物医学本体内容重构的构建策略 |
| 2.2 中文医学本体内容重构的方法探究 |
| 2.2.1 中文生物医学本体内容重构的关键科学问题 |
| 2.2.2 中文生物医学本体内容重构的技术路径 |
| 2.2.3 资源收集与预处理 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 面向内容重构的中文生物医学本体实体挖掘 |
| 3.1 基于有监督方法的中文医学实体挖掘 |
| 3.1.1 背景介绍 |
| 3.1.2 实验设计 |
| 3.1.3 实验结果与分析 |
| 3.1.4 总结 |
| 3.2 基于无监督方法的生物医学实体挖掘 |
| 3.2.1 背景介绍 |
| 3.2.2 实验设计 |
| 3.2.3 数据准备 |
| 3.2.4 实验流程 |
| 3.2.5 评测任务 |
| 3.2.6 实验结果与分析 |
| 3.2.7 小结 |
| 3.3 基于双语词对齐方法的生物医学实体挖掘 |
| 3.3.1 背景介绍 |
| 3.3.2 实验设计 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 结果分析与讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 表型语义单元在传染疾病精细表型谱构建中的应用 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 实验设计 |
| 4.2.1 实验任务 |
| 4.2.2 实验过程与评价标准 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 PhenoSSU模型及基于PhenoSSU的知识图谱构建 |
| 4.3.2 自动化PhenoSSU识别方法结果分析 |
| 4.3.3 PhenoSSU表达能力评价结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 成果总结 |
| 5.2 理论创新与技术创新 |
| 5.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表1 UMLS词表组成 |
| 附表2 词性缩写及其作用 |
| 附表3 PhenoSSU属性定义及取值 |
| 文献综述 生物医学本体研究与应用：综述与当前发展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间发表的学术论文与成果 |
| 第一作者或共同第一作者发表工作 |
| 其他已发表工作 |
| 待发表工作 |
（7）农业领域（茶学）本体云建模方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 农业本体 |
| 1.2.2 本体模块化 |
| 1.2.3 本体映射 |
| 1.2.4 本体云生成 |
| 1.2.5 本体逻辑检测 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 农业领域本体构建方法研究——以茶学领域知识为例 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 茶学领域本体构建步骤 |
| 2.3 茶学领域知识整理 |
| 2.3.1 概念结构确定 |
| 2.3.2 语义关系抽取 |
| 2.3.3 公理规则建立 |
| 2.4 茶学领域本体形式化 |
| 2.4.1 类的创建 |
| 2.4.2 属性的创建 |
| 2.4.3 公理的创建 |
| 2.5 茶学领域本体推理与评价 |
| 2.5.1 本体推理 |
| 2.5.2 本体评价 |
| 2.5.3 本体可视化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 农业领域本体知识模块抽取方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于局部性的本体知识相关性判断 |
| 3.2.1 局部性知识判断 |
| 3.2.2 需求相关的最小本体知识块提取 |
| 3.3 本体社团划分 |
| 3.3.1 网络社团 |
| 3.3.2 社团划分算法 |
| 3.3.3 本体的网络性质分析 |
| 3.3.4 基于聚类系数的本体社团划分 |
| 3.4 基于社团划分和局部性的农业领域本体知识模块抽取方法 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 实验环境与数据 |
| 3.5.2 实验结果与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 农业领域本体知识模块映射方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于语义的本体映射方法 |
| 4.2.1 领域词典 |
| 4.2.2 基于距离的语义相似度计算方法 |
| 4.3 同义词词林构建 |
| 4.3.1 同义词词林 |
| 4.3.2 同义词词林茶学领域扩展 |
| 4.4 基于同义词词林的农业领域本体知识模块映射方法 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 实验环境与数据 |
| 4.5.2 实验结果与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 农业领域虚拟本体生成模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 HBase数据库 |
| 5.2.1 HBase数据库结构 |
| 5.2.2 HBase在本体中的应用 |
| 5.3 基于角色的访问控制模型 |
| 5.4 基于HBase和 RBAC的农业领域虚拟本体生成模型构建 |
| 5.4.1 本体知识存储和访问控制模型 |
| 5.4.2 SPARQL查询算法 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 实验环境与数据 |
| 5.5.2 实验结果与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 农业领域虚拟本体逻辑检测方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 描述逻辑 |
| 6.2.1 ALC |
| 6.2.2 SHOIN(D) |
| 6.3 Tableau算法 |
| 6.3.1 面向ALC的 Tableau算法 |
| 6.3.2 面向SHOIN(D)的Tableau算法 |
| 6.4 基于分布式Tableau的农业领域虚拟本体逻辑检测方法 |
| 6.4.1 虚拟本体描述逻辑 |
| 6.4.2 分布式逻辑检测方法 |
| 6.5 实例验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文的总结 |
| 7.2 特色与创新 |
| 7.3 下一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（8）教育本体自动构建关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 教育信息化 |
| 1.1.2 智慧教育 |
| 1.1.3 本体 |
| 1.1.4 教育本体 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 教育本体的机遇和挑战 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第二章 预备知识和相关工作 |
| 2.1 学习对象 |
| 2.2 本体工程 |
| 2.2.1 本体结构 |
| 2.2.2 本体分类 |
| 2.2.3 本体与知识图谱 |
| 2.3 知识抽取 |
| 2.3.1 命名实体识别 |
| 2.3.2 关系抽取 |
| 2.3.3 信息的联合抽取 |
| 2.4 共指消解 |
| 2.4.1 有监督的共指消解 |
| 2.4.2 无监督的共指消解 |
| 2.5 神经网络模型 |
| 2.5.1 LSTM |
| 2.5.2 CNN |
| 2.5.3 GCN |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 教育本体的自动构建和扩展框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 知识图谱和本体 |
| 3.2.2 教育知识 |
| 3.2.3 远程监督和半监督 |
| 3.3 本体自动构建方法 |
| 3.4 本体扩展方法 |
| 3.4.1 产生概念三元组 |
| 3.4.2 关系推理模型 |
| 3.4.3 关系确定 |
| 3.5 物理教育本体构建实践 |
| 3.5.1 数据 |
| 3.5.2 算法:Preparation |
| 3.5.3 算法:T2KG |
| 3.5.4 算法:KG2Onto |
| 3.5.5 构建的 TM_Physics 本体 |
| 3.6 物理教育本体扩展实践 |
| 3.6.1 数据准备 |
| 3.6.2 推理模型参数设置 |
| 3.6.3 评测指标 |
| 3.6.4 推理模型结果分析 |
| 3.6.5 本体评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 教育本体构建中解决多头问题的知识联合抽取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 流水线方式 |
| 4.2.2 联合方式 |
| 4.2.3 端到端模型和多头问题 |
| 4.3 基于实体传播的端到端联合抽取模型 |
| 4.3.1 双重标注方案 |
| 4.3.2 从标签序列生成三元组 |
| 4.3.3 基于新的标注方案的实体传播联合抽取模型 |
| 4.3.4 消除错误传播 |
| 4.3.5 字符级嵌入 |
| 4.3.6 自注意力机制 |
| 4.4 实验和结果分析 |
| 4.4.1 数据 |
| 4.4.2 词嵌入 |
| 4.4.3 对比方法 |
| 4.4.4 实验设置 |
| 4.4.5 实验结果和分析 |
| 4.4.6 消融实验 |
| 4.4.7 教育案例实验 |
| 4.4.8 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 教育本体构建中解决多关系问题的知识联合抽取 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 基于形式化概念分析的联合抽取方法 |
| 5.3.1 端到端模型 |
| 5.3.2 多关系问题的解决方法 |
| 5.3.3 多头问题的解决方法 |
| 5.4 实验和结果分析 |
| 5.4.1 实验设置 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.4.3 消融实验 |
| 5.5 错误和案例分析 |
| 5.5.1 错误分析 |
| 5.5.2 教育中案例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 教育本体构建中知识的共指消解 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关工作 |
| 6.3 构建基于实体提及的图结构 |
| 6.4 基于图卷积的共指消解方法 |
| 6.4.1 上下文学习模块 |
| 6.4.2 图节点表示抽取模块 |
| 6.4.3 实体提及连接模块 |
| 6.5 实验设置 |
| 6.6 实验和结果分析 |
| 6.6.1 分析和讨论 |
| 6.6.2 教育中共指消解案例实验 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文和科研情况 |
（9）中药材本体构建研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 文献综述 |
| 1.1 国内外生物医学本体的发展 |
| 1.2 中药与现代生物医学的融合 |
| 1.3 中医药领域本体研究现状 |
| 1.3.1 中医药本体文献调研 |
| 1.3.2 中医药领域顶层本体不完善 |
| 1.3.3 缺少与已有标准、术语集、本体的协同映射 |
| 1.3.4 现有中医药本体大部分缺少形式化 |
| 1.4 中药知识表达与建模现状 |
| 1.4.1 中药术语缺乏语义表达良好的统一标准 |
| 1.4.2 中药相关的知识表达与建模仍需进一步探索 |
| 1.5 小结 |
| 2 绪论 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 研究目的 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.5 技术路线及研究步骤 |
| 3 本体的概念、分类和设计原则 |
| 3.1 本体的概念 |
| 3.2 本体的分类 |
| 3.2.1 领域本体 |
| 3.2.2 顶层本体 |
| 3.2.3 其他本体 |
| 3.3 领域本体的设计原则 |
| 3.4 领域本体构建方法 |
| 4 中药材本体设计与构建 |
| 4.1 本体主题和覆盖范围的确定 |
| 4.2 术语来源及整理结果 |
| 4.2.1 中药材术语来源 |
| 4.2.2 数据处理 |
| 4.3 核心概念的收集和选择 |
| 4.4 复用本体的选择及介绍 |
| 4.4.1 BFO |
| 4.4.2 PO |
| 4.4.3 NCBI Taxonomy |
| 4.4.4 其他复用本体 |
| 4.5 本体框架设计 |
| 4.5.1 核心类的定义 |
| 4.5.2 本体类的划分 |
| 4.5.3 核心属性的设计 |
| 4.5.4 本体框架结构 |
| 4.6 中药材本体编辑 |
| 4.6.1 本体编辑软件和本体语言 |
| 4.6.2 复用本体的导入 |
| 4.6.3 创建本体类和属性 |
| 4.6.4 定义中药材术语 |
| 4.6.5 整编和推理逻辑验证 |
| 4.7 中药材本体的文献抽样验证 |
| 4.8 中药材本体专家问卷的设计与分析 |
| 5 中药材本体的应用示范 |
| 5.1 基于本体的多来源数据整合 |
| 5.2 中医药文献标注系统 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 本研究的局限 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 图表索引 |
| 附录2 中药材本体专家咨询问卷 |
| 附录3 中药材本体分类结构 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）基于本体的企业安全知识培训系统研究（论文提纲范文）
| 论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 企业安全教育培训现状 |
| 1.3.2 安全培训资源建设研究现状 |
| 1.3.3 本体(Ontology)研究现状 |
| 1.3.4 现状综述 |
| 1.4 研究内容及主要工作 |
| 第二章 知识库及本体理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 本体理论及技术 |
| 2.2.1 基本理论 |
| 2.2.2 本体构造 |
| 2.3 知识库概述 |
| 2.3.1 知识概述 |
| 2.3.2 知识库及知识库系统 |
| 2.4 本体与知识库的关系 |
| 2.5 基于本体的知识库系统实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 企业安全培训知识内容分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 知识准备 |
| 3.2.1 基本概念分析 |
| 3.2.2 方法选取 |
| 3.3 企业安全培训知识分析 |
| 3.3.1 培训知识领域确定 |
| 3.3.2 工序基本信息分析 |
| 3.3.3 安全技术知识分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 企业安全知识本体构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 知识本体建模准备 |
| 4.3 工序安全知识本体构建 |
| 4.3.1 目标与边界 |
| 4.3.2 元本体构建 |
| 4.3.3 定义类与类的层级 |
| 4.3.4 对象属性定义 |
| 4.3.5 数值型属性 |
| 4.4 企业安全知识本体评价 |
| 4.4.1 胜任力检验 |
| 4.4.2 Protege一致性检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 企业安全培训知识库系统开发与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 企业安全培训知识库系统设计 |
| 5.2.1 知识库系统建设目标 |
| 5.2.2 知识库系统功能设计 |
| 5.2.3 知识库系统架构 |
| 5.3 知识库系统功能开发与实现 |
| 5.3.1 知识元获取 |
| 5.3.2 知识录入与存储 |
| 5.3.3 知识查询 |
| 5.3.4 安全知识推理 |
| 5.4 实例应用 |
| 5.4.1 实例企业概况 |
| 5.4.2 知识库系统功能实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作及结论 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表学术论文 |
| 作者及导师简介 |
| 答辩委员会决议 |
四、基于Ontology的自然语言理解（论文参考文献）
- [1]多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究[D]. 刘雅姝. 吉林大学, 2021(01)
- [2]斯坦利·卡维尔的电影哲学研究[D]. 王静. 山东大学, 2021(11)
- [3]基于语义标注的安防多源异构数据统一表示研究[D]. 张海燕. 河北工程大学, 2021(08)
- [4]数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究[D]. 王阮. 吉林大学, 2021
- [5]数字化慢病管理系统的研究与实践[D]. 汪哲宇. 浙江大学, 2021(01)
- [6]基于真实世界医疗大数据的中文医学本体重构的研究[D]. 陈禄明. 北京协和医学院, 2021(02)
- [7]农业领域（茶学）本体云建模方法研究[D]. 刘超. 安徽农业大学, 2020(01)
- [8]教育本体自动构建关键技术研究[D]. 陈继智. 华东师范大学, 2020(05)
- [9]中药材本体构建研究[D]. 乔幸潮. 中国中医科学院, 2020
- [10]基于本体的企业安全知识培训系统研究[D]. 肖遥. 北京化工大学, 2020(02)