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公开(公告)号：CN116090470A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310056039.4
申请日：2023-01-18
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明涉及一种面向结构化科学数据的语义关联发布方法和系统。该方法首先通过可视化操作，完成全流程所需的各项配置；然后通过数据语义映射与数据语义扩展，实现数据语义转化；然后实现语义数据的关联发布。本发明面向结构化科学数据，适应广泛用户群体的需求，支持多种映射方式，支持多种形式的数据源，通过全面的可视化操作进行全流程的各项配置，以更加直观、便捷地方式实现了结构化科学数据语义映射、语义扩展、关联发布的完整流程，弥补了当前结构化科学数据关联发布过程中存在的缺乏可视化操作、人工成本高、语义化及定制化不完全等不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118349690A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410421863.X
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/38 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/338 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于大模型的数据资源元数据语义检索方法及系统，属于语义关联技术领域。所述方法包括：向量化数据资源的元数据，以构建向量数据库；抽取用户问句中的查询条件；对查询条件中的搜索词进行语义扩展，得到关键词元素；根据用户问句和关键词元素，获取向量检索过滤条件，并使用所述向量检索过滤条件检索向量数据库，得到该用户问句的答案。本发明可以弥补传统RDF检索缺乏语义以及无法有效地将复杂的RDF检索结果给到大模型的不足。本发明可以支持数据中心不同领域的元数据检索，借助于大模型的上下文理解能力、语言组织能力和语义扩展，提升数据资源元数据语义检索能力，增强检索结果的准确性和用户体验。
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公开(公告)号：CN118364073A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410421861.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06N20/00 , G06F16/9032 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开一种基于大模型的分布式RDF数据语义检索方法及系统，属于语义关联技术领域。所述方法包括：基于大语言模型，从用户问句中提取实体关键词组；在RDF数据资源的基础上构建一向量数据库，并通过用户问句与该向量数据库中向量数据的相似度匹配，得到大模型的第一外部知识文本；通过SPARQL的联邦查询得到与实体关键词组相关的RDF数据信息，并对该RDF数据信息进行扩展，得到大模型的第二外部知识文本；对用户问句、第一外部知识文本和第二外部知识文本进行整合，并将整合结果提交到大模型，以得到用户问句的答案。本发明可以弥补传统RDF检索缺乏语义以及无法有效地将复杂的RDF检索结果给到大模型的不足。
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公开(公告)号：CN116090469A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310055777.7
申请日：2023-01-18
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种长文本科学数据标准化语义关联发布方法和系统。该方法首先对长文本科学数据进行知识抽取，获取其中的语义信息；对获取的语义信息进行数据语义标准化，并构建RDF三元组；将构建的RDF三元组进行数据关联发布。本发明面向长文本科学数据，采用一体化流程，可以直接将长文本以Linked Data形式发布，提升长文本科学数据的语义能力和关联能力；对长文本提取出的语义信息进行标准化语义描述，使长文本科学数据能够被Web所理解，利于与其他Linked Data开放数据进行关联融合，使得长文本中描述的科学数据资源更容易在Web中被探索和发现。
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公开(公告)号：CN118503367A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410428033.X
申请日：2024-04-10
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种以语义关系图谱为驱动的跨端点RDF数据语义检索方法及系统，属于语义关联技术领域。所述方法包括：在公开数据集上构建RDF跨端点语义关系图谱；结合RDF跨端点语义关系图谱，将自然语言问句转化为语义查询图；基于语义查询图进行SPARQL联邦查询语句的生成与执行，得到自然语言问句的答案。本发明可以支持自然语言问句、跨端点查询，在不过分依赖大模型自身的能力的同时又能保障生成的SPARQL查询语句的准确性，充分发挥RDF语义描述的优势，进一步挖掘跨端点RDF数据中的语义，有效提升跨端点RDF数据检索的语义能力。
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公开(公告)号：CN116955396A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310655577.5
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/242 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开一种以RDF类关系为驱动的跨端点关联路径检索方法及系统，属于语义网数据关联技术领域。本发明对SPARQL端点中数据进行预处理，从本体中和实体关系中提取RDF类关系；针对提取的RDF类关系，以图数据的形式存储到图数据库中；用户在进行实体之间的关系查询时，输入检索词并选择数据源；确定检索词的实体URI，解析实体URI以确定实体所属的类，在图数据库中查询类的关联路径；将查询到的类之间的关联路径信息动态封装成SPARQL联邦查询语句；执行SPARQL联邦查询语句，并动态可视化展示查询的关联路径结果。本发明能够检索跨SPARQL端点实体之间的关联路径，支持多数据源端点和任意关联方向，提升跨端点关联路径检索的效率和质量。
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