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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:吳秉晃
研究生(外文):Bing-Huang Wu
論文名稱:由文件庫中建構事件本體論之工具研發
論文名稱(外文):Development of a Document-based Event Ontology Construction Tool
指導教授:梁定澎梁定澎引用關係
指導教授(外文):Ting-peng Liang
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:資訊管理學系研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:軟體工具知識管理文件管理事件本體論
外文關鍵詞:Document ManagementEvent OntologySoftware ToolKnowledge Management
相關次數:
  • 被引用被引用:5
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由於知識資產對於組織的競爭力的影響日益重要,為了能有效地管理組織的知識資產,文件管理將是組織管理知識資源的第一步。因此,如何有效的管理文件庫,將是許多企業所關注的議題。而大量的企業文件要有效的在電腦上管理,對文件內涵的瞭解就扮演很重要的角色,這需要對文件中所描述的概念的瞭解。本體論是明確描述概念與概念之間的關連關係的方法,可以描述實體資料中的描述資料(metadata) ,讓使用者快速了解文件知識的全貌,另外本體論也可以做為使用者與電腦知識交換的溝通橋樑。因此本體論建構好壞對於知識管理與文件管理的應用將會產生很大影響。
本研究提出一套建構事件本體論的方法,輔助使用使快速建構事件本體論。其中,Text Preprocessing子系統其功能包含:POS Tagger、Word Filter、Term Analysis 機制,可以幫助我們從文件庫中擷取重要詞彙與分析其關聯規則,以供事件本體論建構。Event Ontology Construction子系統主要是提供一個友善的事件本體論編輯器,使用者可以藉由事件本體論編輯器,友善地編輯每個事件的概念、屬性、與其關聯規則。並依據建構事件本體論的步驟,建構「人」、「事」、「地」、「物」本體論。
為了驗證所提方法的可行性,本研究開發一套建構事件本體論工具,並以「亞力山大洩氣意外」新聞事件為例,實地的建構亞力山大事件本體論,來顯示事件本體論的建構流程。
Knowledge is an increasingly important asset for organizational competition. In order to manage organizational knowledge effectively, document management is the first step. Therefore, how to manage organizational documents is an issue of interest to many enterprises. In order to manage documents effectively on the computer, it is necessary to understand the content of these documents, which needs a clear description of the included concepts. Ontology is a method for describing concepts and their relations and the metadata of factual data to help users understand the knowledge in a document. Ontology can also be a bridge for knowledge exchange between the user and the computer. Therefore, the construction of ontology is important for knowledge and document management.
This research proposes a method for the construction of event ontology, which can be used to construct the ontology of an event. The method includes text pre-processing and event ontology construction. Test pre-processing module includes POS tagger, word filter, and term analysis. Event ontology module provides a friendly editing environment for the user to build the concepts and attributes of an event to provide the ontology of “who,” “what,” “where,” and “what object.”
To verify the feasibility of the proposed method, a prototype system for ontology construction is built. The Alexander Poison Event was used as an example to demonstrate the value of the prototype system.
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究流程 4
第四節 論文架構 5
第二章 文獻探討 6
第一節 本體論 6
第二節 物件導向本體論 8
第三節 本體論工程 10
第四節 本體論建構工具 14
第五節 建構本體論方法評估與分析 16
第六節 資訊擷取相關技術 18
第七節 關連規則演算法 19
第三章 事件本體論建構方法 23
第一節 事件本體論架構 23
第二節 建構事件本體論方法 28
第三節 Text Preprocessing 30
第四節 Event Ontology Construction 34
第五節 亞力山大洩氣意外事件為例 37
第四章 事件本體論建構工具設計與實作 43
第一節 系統需求分析 43
第二節 事件本體論建構工具架構與功能 45
第三節 亞力山大事件本體論建構過程 54
第五章 結論與建議 63
第一節 研究成果 63
第二節 研究貢獻 64
第三節 研究限制與未來研究方向 65
參考文獻 67
附錄一 70
附錄二 71
附錄三 72
附錄四 74
附錄五 76
附錄六 77
中文部分:
1.林東清, 資訊管理 e化企業的核心競爭能力, 智勝出版, 2002
2.許正欣, “語意網上自動化建構本體論之研究”, 天主教輔仁大學資訊管理學系碩士論文, 2002
3.廖嘉新, “實體論自動建構技術與與其在資訊分類上之應用”, 國立成功大學資訊工程學系碩士論文, 2000
英文部分:
1.Alani, H., Sanghee Kim, Millard, D.E., Weal, M.J., Hall, W.; Lewis, P.H., Shadbolt, N.R., “Automatic ontology-based knowledge extraction from Web documents Intelligent Systems”, IEEE Intelligent Systems, 18(1), 2003, pp.14-21
2.Agrawal, R. Imielinski, T. and Swami, A. “Mining Association Rules Between Sets if Items in Large Databases”. In proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, 1993, pp.85-93.
3.Agrawal, R. and Srikant, R. “Fast Algorithms for Mining Association Rules”, Proc. of the 20th VLDB Conference Santiago, September 1994
4.Borst, W. N., “Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse”, PhD Thesis, University of Twente, Enschede, The Netherlands, 1997
5.Chandrasekaran, B., Josephson, J.R., Benjamins, V.R., “What are ontologies, and why do we need them?”, IEEE Intelligent Systems,14(1), 1999, pp.20-26
6.Chien, L.F., “PAT-Tree-Based Keyword Extraction for Chinese Information Retrieval”, Proceedings of the 1997 ACM SIGIR, Philadelphia, PA,USA, 1997, pp.50-58
7.Chien, L.F., “PAT-Tree-Based Adaptive Keypharse Extraction for Intelligent Chinese Information Retrieval”, Information Processing and Management,35(4), 1999, pp.501-521
8.Fensel, D. “Ontologies: a silver bullet for knowledge management and electronic commerce”, Springer, 2003.
9.Guarino, N., “Formal Ontology and Information Systems”, Proceedings of FOIS’98, Trento, Italy, 6-8 June 1998, pp.3-15
10.Gruber, T.R.,“A translation approach to portable ontology Specifications”, Knowledge Acquisition, 5(2), 1993
11.Gruber, T.R., “Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing,” International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 43, No. 5-6, pp. 907-928, 1995
12.Hevner, A.R., “Design Science in information Systems Research”, MIS Quarterly, 28(1), 2004, pp.75-105
13.Lee, C. S., Chen, C. P., Chen, H. J., & Kuo, Y. H., “A fuzzy classification agent for personal e-news service”, International Journal of Fuzzy Systems, 4(4), 2002.
14.Lee, C.S., Liao, C.H., Kuo, Y.H., “A Semantic-based Concept Clustering Mechanism for Chinese news Ontology Construction”, International Computer Symposium, Taiwan, 2002
15.Lai, Y.S., Wang, R.J., “Towards Automatic Knowledge Acquisition from Text Based on Ontology-centric Knowledge Representation and Acquisition”, K-CAP’03, Sanibel Island, FL, October 2003
16.Maedche, A., Staab, S., “Discovering Conceptual Relations from Text”, Institute AIFB, Karlsruhe University Germany, 2000
17.Maedche, A., Staab, S., “Ontology Learning for Semantic Web”, IEEE Intelligent Systems, 16(2), 2001, pp.72-79
18.Maddi, G. R. and Velvadapu, C. S., “Ontology Extraction from text documents by Singular Value Decomposition.”Bowie State University, 2001.
19.Miller, G.A., “WordNet: A Lexical Database”, Communication of ACM, 38(11), 1995, pp.39-41
20.Ricardo Baeza-Yates, Beithier Ribeiro-Neto, “Modern Information Retrieval”, Addison-Wesley, ACM Press, New York, 1999
21.Salton, G., Buckley, C., “Term-Weighing Approaches In Automatic Text Retrieval”, Information Processing and Management,24(5), 1998, pp.513-523
22.Schnurr, H.-P., Staab, S. “A Proactive Inferencing Agent for Desk Support”, In Proceedings of the AAAI Symposium on Bringing Knowledge to Business Processes, Stanford, CA, USA. AAAI Technical Report, Menlo Park., 2000
23.Smith, B. and Welty, C., “Ontology: Toward a New Synthesis”, Proceedings of the international conference on Formal Ontology in Information Systems, Ogunquit, Maine, USA, 2001
24.Studer, R., Benjaminsm V.R., Fensel, D., “Knowledge Engineering: Principles and Methods”, Data and knowledge engineering, 25, 1998, pp.161-197
25.Uschold, M. Gruninger, M. “Ontologies : Principle Methods and Application”, Knowledge Engineering Review, 11(2), 1996
26.Wu, S.H., Day, M.Y., Tsai, T.H., and Hsu, W.L., “ FAQ-centered Organizational Memory”, Knowledge Management and Organizational Memories, Kluwer Academic, 2002
網站資料部份:
1.聯合新聞網, 聯合知識庫, http://udndata.com/library/
2.Protégé : http://protege.stanford.edu/
3.CKIP : 中央研究院中文詞知識庫小組, http://rocling.iis.sinica.edu.tw/CKIP/, 2005
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