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基于本体的关系模型数据语义提取方法研究的中期报告
一、研究背景和意义
当前互联网和大数据技术的迅猛发展，使得数据的规模和复杂度都大大增加。而数据语义信息的提取和利用已成为数据挖掘和智能应用的核心问题。本体是描述概念和实体之间关系的一种形式化语言。基于本体的关系模型可以更加准确地描述和推理数据语义信息。因此，在本体的基础上进行关系模型数据语义提取的研究对于实现数据智能化处理具有很重要的意义。
二、研究目标和内容
本文的研究目标是，基于本体的关系模型，提出一种数据语义提取方法，实现对文本中的关系信息的自动化提取，并将其转化为本体的形式。具体的研究内容包括：
1.深入分析关系模型和本体模型的特点和优劣，探究两种模型协同工作的方法。
2.基于关系模型中的图和本体模型中的OWL语言，构建关系模型-本体模型的映射。
3.提出一种基于本体的隐式关系推理算法，用于从文本中提取出隐含的关系信息。
4.设计一种基于规则的数据预处理方法，对文本数据进行过滤、清洗和分类，以减少提取的噪声和误差。
三、预期成果和意义
本文预期完成的研究内容包括关系模型和本体模型的协同方法、关系推理算法和数据预处理方法等，将这些方法整合成一套完整的数据语义提取方法。采用该方法可以有效地提取出文本中的关系信息，并将其转化为本体模型中的语义表示形式。这对于数据挖掘、知识管理和智能应用具有重要的意义。同时，本文的研究成果也可以为本体和关系模型的进一步协同研究提供参考和借鉴。