International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.238-246
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2011
This paper proposes a new semantic representation and its associated similarity measure. The representation expresses textual context observed in a context of a certain term as a network where nodes are terms and edges are the number of cooccurrences between connected terms. To compare terms represented in networks, a graph kernel is adopted as a similarity measure. The proposed representation has two notable merits compared with previous semantic representations. First, it can process polysemous words in a better way than a vector representation. A network of a polysemous term is regarded as a combination of sub-networks that represent senses and the appropriate sub-network is identified by context before compared by the kernel. Second, the representation permits not only words but also senses or contexts to be represented directly from corresponding set of terms. The validity of the representation and its similarity measure is evaluated with two tasks: synonym test and unsupervised word sense disambiguation. The method performed well and could compete with the state-of-the-art unsupervised methods.
This paper is concerned with knowledge representation schemes best suited for human resource management (HRM) problem domains including human resource planing, selection, placement, compensations, performance evaluation, training and labor-management relations. In order to suggest the scheme we consider two research gods. First, we evaluate and prioritize. The knowledge representation techniques of frames rules, semantic nets and predicate logic that hove been recommended to managerial domains. The combined Analytic Hierarchy Process technique is employed to combine individual judgments effectively between two different expert groups. As a result if we are to select a single knowledge representation technique, a frame representation is best for most HRM domains and to combine frames with others is another choice. Second as a strategy for knowledge representation schemes we show some examples for each damn in terms of labeled semantic nets and two types of rules derived from the semantic nets. We propose nine knowledge components as ontologies. The labeled semantic nets con provide some benefits compared with conventional one. More clearly definea node rode information maces it easy to find the ac information. In the rule sets, the variables are the node of the semantic nets. The consistency of rules is validated by the relationship of the knowledge components.
This paper is aimed at the investigation of pragmatic contributions to the identification of explicatures. An explicature is the result of fleshing out the semantic representation of an utterance. The basic assumption of the paper is that the process of the developing the semantic representation into an explicature depends heavily on contextual information. Therefore, we are concerned with the way in which hearers use contextual information to flesh rut or develop the semantic representation of an utterance. The identification of explicatures includes both the recovery of the proposition expressed and the recovery of what we called higher-level explicatures. There are three subtasks involved in the recovery of the proposition expressed: reference assignment disambiguation and enrichment On the other hand, there are two subtasks involved in the recovery of higher-level explicatures: attitudes and speech acts.
This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) for the semantic web. It supports an intelligent inference at a semantic level. Most of previous researches focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent e-business on the semantic web, there is a need for semantic level inference to the web information. To satisfy the need, we will review the knowledge/resource representation on the semantic web such as RDF, Ontology and Conceptual Graph (CG), and then discuss about the natural language (NL) inference. The result of this research could support a natural interface for the semantic web. Furthermore, we expect that the NLQF can be used in the semantic web-based business communications.
What is the semantic function of visual image in Contemporary art? This article proposes that representation is semantically still important in post-modernism as well as in modernism. The semantic function of representation has been changed by keeping pace with times. In modernism the 'outer representation' changed to 'inner representation', and in postmodernism the 'inner representation' changed to 'metaphorical representation'. The 'outer representation' means that image indicates a certain object or subject as the classical realism. In this case, the meaning of image is subordinate to an object, and a one-to-one correspond existed between the image and the object. Because this 'outer representation' is focused on an object but subject's intention, the indicative function of meaning is definite and singular. The 'inner representation' means that image exposes the fundamentals or process of an object. In this case, the meaning of image resolves itself into an absolute fundamental, and one-to-many correspond existed between the image and the object. Because this 'inner representation' is focused on essence and substance but an external form, the indicative function of meaning is inclusive and general. The 'metaphorical representation' means that image critically relates social constraint and condition as metaphor and allegory. In this case, the meaning of image is not subordinate to an object and a subject, and the image and the object indicate interactively. Because this 'metaphorical representation' is focused on interaction between subject, object, and interpreter, the indicative function of meaning is differant and ecological. This article focused on the representation because I believe that continuous thinking of totality can be opened by cognitive mapping, even though we never understand the world totally in the chaotic post modern age.
The traditional text similarity measurement methods based on word frequency vector ignore the semantic relationships between words, which has become the obstacle to text similarity calculation, together with the high-dimensionality and sparsity of document vector. To address the problems, the improved singular value decomposition is used to reduce dimensionality and remove noises of the text representation model. The optimal number of singular values is analyzed and the semantic relevance between words can be calculated in constructed semantic space. An inverted index construction algorithm and the similarity definitions between vectors are proposed to calculate the similarity between two documents on the semantic level. The experimental results on benchmark corpus demonstrate that the proposed method promotes the evaluation metrics of F-measure.
Continual attempt to accumulate and apply information eventually gives birth to the concept of the 'Semantic Web'. Thus, the 'Semantic Web' can be defined as a product of mankind's desire to standardize information. A term of knowledge is used as information or data in computer science. These are regarded and are divided sometimes each other in terminologies that have similar meaning. If it is divided, knowledge is different from information. However, some kind of information in Knowledge Representation is called knowledge often if it can be expressed in computing system. Therefore, knowledge representation can talk as information representation. The purpose of the study is systematizing knowledge through knowledge representation that uses Delphi technique and ontology is designed by utilizing assistance editor called protege-2000 to construct semantic web environment's ontology. Level of interest regarding the construction and evaluation of search systems based on ontology is set to increase. If defined well, semantic can reflect human's thinking to knowledge information on web. Furthermore systematizes knowledge, search of information and comprehension about Jeju tour using present computer may be done intelligence.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.254-276
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2019
Since the amount of information on the internet is growing rapidly, it is not easy for a user to find relevant information for his/her query. To tackle this issue, the researchers are paying much attention to Document Summarization. The key point in any successful document summarizer is a good document representation. The traditional approaches based on word overlapping mostly fail to produce that kind of representation. Word embedding has shown good performance allowing words to match on a semantic level. Naively concatenating word embeddings makes common words dominant which in turn diminish the representation quality. In this paper, we employ word embeddings to improve the weighting schemes for calculating the Latent Semantic Analysis input matrix. Two embedding-based weighting schemes are proposed and then combined to calculate the values of this matrix. They are modified versions of the augment weight and the entropy frequency that combine the strength of traditional weighting schemes and word embedding. The proposed approach is evaluated on three English datasets, DUC 2002, DUC 2004 and Multilingual 2015 Single-document Summarization. Experimental results on the three datasets show that the proposed model achieved competitive performance compared to the state-of-the-art leading to a conclusion that it provides a better document representation and a better document summary as a result.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
On the Semantic Web, the content of the documents must be explicitly represented through metadata in order to enable contents-based inference. In this study, we propose a mechanism to convert the Conceptual Graph (CG) into Resource Description Framework (RDF). Quite a large number or representation languages for representing knowledge on the Web have been established over the last decade. Most of these researches are focused on design of independent knowledge description. On the Semantic Web, however, a knowledge conversion mechanism will be needed to exchange the knowledge used in independent devices. In this study, the CG could give an entire conceptual view of knowledge and RDF can represent that knowledge on the Semantic Web. Then the CG-based object oriented PROLOG could support the natural inference based on that knowledge. Therefore, our proposed knowledge conversion mechanism will be used in the designing of Semantic Web-based knowledge representation and inference systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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