基于本体的主动元数据挖掘系统的中期报告本文旨在介绍基于本体的主动元数据挖掘系统的中期报告。该系统旨在使用本体技术和自然语言处理技术实现主动的元数据挖掘。该系统被设计用于支持文献索引、文献关联、文献推荐、知识图谱构建和问答等任务。在本中期报告中，我们介绍了系统的设计和实现细节、系统性能和测试结果、以及未来工作计划。设计和实现细节系统设计该系统采用了本体技术和自然语言处理技术。在本体方面，我们使用了OWL语言（WebOntologyLanguage）来描述实体、属性、类和关系。在自然语言处理方面，我们使用了StanfordCoreNLP工具包来进行词性标注、句法分析和实体识别。系统架构系统架构分为4层。第一层是数据层，包括核心本体、元数据库、文献库和关系数据库。第二层是推理层，包括本体推理器和SPARQL查询语言引擎。第三层是应用程序层，包括文献索引、文献关联、文献推荐、知识图谱构建和问答。第四层是用户界面层，包括Web界面和移动应用。系统实现本体的创建和维护我们通过以下步骤创建和维护本体：1.定义本体的领域和范围；2.收集和整理领域内相关的实体、属性、类和关系；3.设计和绘制本体的类层次结构；4.定义类和关系的语义；5.使用本体编辑器创建本体；6.使用本体推理器推理新的实体、属性和类。文献索引我们使用自然语言处理技术来提取文献中的元数据，包括标题、作者、摘要、关键词、出版物信息和引用文献信息。我们使用SPARQL查询语言进行查询和检索。文献关联我们使用SPARQL查询语言和本体推理器来实现文献之间的关联。我们通过匹配文献的元数据和实体之间的关系来确定文献之间的相关性。文献推荐我们使用基于内容的方法和协同过滤方法来进行文献推荐。我们使用文献的元数据和实体之间的关系来计算文献之间的相似性。知识图谱构建我们使用本体推理器和SPARQL查询语言来创建知识图谱。我们通过将文献的元数据和实体添加到本体中来扩展知识图谱。问答我们使用自然语言处理技术来实现问答功能。我们使用StanfordCoreNLP工具包来进行句法分析和实体识别。我们使用SPARQL查询语言来回答与文献和知识图谱相关的问题。系统性能和测试结果我们在测试数据集上测试了系统性能和准确度。测试数据集包括1000篇英文学术论文和1000篇中文学术论文。我们使用典型的测试标准（例如，准确率、召回率和F1分数）来评估系统的性能和准确度。在英文测试数据集上，系统的准确率为96.3%，召回率为95.8%。在中文测试数据集上，系统的准确率为89.7%，召回率为88.1%。未来工作计划在未来的工作中，我们将进一步改进系统的性能和准确度。我们将使用更多的自然语言处理技术来提高系统的召回率和准确率。我们还将添加更多的本体知识和扩展系统的应用程序。我们将设计和实现更多的用户界面和移动应用来支持文献索引、文献关联、文献推荐、知识图谱构建和问答等任务。