基于TAP的上下文知晓框架研究

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作为Web技术的提升和发展,语义Web(Semantic Web)代表了下一代Web的发展趋势。语义Web是对当前Web的扩展,其所具有的定义良好的语义,使计算机和人之间能更好地进行协同工作。要实现语义网,仍有许多技术问题需要解决。TAP是斯坦福大学知识系统实验室的一个项目,致力于解决这些问题。它提供了一种简单机制能够使网站将数据发布到语义网上,并能使应用程序通过查询接口GetData来访问这些数据。作为语义网的一个实验平台,TAP深入分析和研究了相关技术,在语义网的发展过程中有着非常重要的作用。另外,目前的信息检索和语义检索都缺少与用户的交互,处理过程没有结合一些上下文信息,达不到真正了解用户意图的目的。为此,本论文提出了基于TAP的上下文知晓框架,用以提高知识查找的效率。论文的主要研究工作如下: 本论文首先总结了上下文和上下文知晓的概念,详细描述了上下文在人工智能领域中的应用,分析了几种上下文知晓系统的结构及实现技术,并指出了上下文知晓在语义网中新的发展方向。 随后介绍了语义网的发展现状和相关技术,深入研究了TAP的关键技术(包括核心接口GetData、Reference By Description、数据模型)和TAP系统组成(有TAPache、Registry、TAP知识库、信息抽取)以及TAP
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