该研究提出了 HaMSE，一种语义技术下的本体论，可描述音乐特征，以解决音乐研究中的一些问题，包括音乐表现和数据定性的关系。

Feb, 2022

本文提出了音乐符号本体论，用于建模音乐笔记和其实现。本本体论解决了分析抽象符号特征与音频信号对应物理特征之间的关系时出现的建模和表示问题。本体论由三种不同的本体论设计模式组成，分别模拟乐谱结构，符号符号符号符号和其实现。

Mar, 2023

使用多模态深度学习技术匹配自由形式的文本与音乐在音乐信息检索领域显示出有希望的结果。本研究提出了一个包含音乐丰富语义描述的新开放数据集 WikiMuTe，数据源于维基百科的音乐作品文章目录。使用专门的文本挖掘流程提取覆盖音乐内容各种主题的长短句描述，例如流派、风格、情感、乐器和节奏。展示了利用该数据集训练了一个联合学习文本和音频表示的模型，并进行跨模态检索。该模型在两个任务上进行评估：基于标签的音乐检索和音乐自动标注。结果表明，尽管我们的方法在多个任务上具有最先进的性能，但仍然观察到性能差异取决于用于训练的数据。

Dec, 2023

介绍了一种音乐注释模式，即本体设计模式，用于归一化不同注释系统并表示多种类型的音乐对象，并解决了多模态注释源的集成问题，并为大规模音乐数据集的集成提供了解决方案。

Mar, 2023

基于元数据驱动、灵活和半自动化的数据治理框架，整合了 25 年的临床研究数据，并利用语义网原则建立了知识图谱，实现了 FAIR 化、生命周期管理、角色和责任定义、转化过程中的关系和源系统来源的溯源，为自动化的数据治理提供了先决条件，并使其适用于各个用例并动态适应业务变化。

Oct, 2023

本文介绍了 MOSA（Music mOtion with Semantic Annotation）数据集，它包含由 23 位专业音乐家演奏的 742 个专业音乐表演的高质量三维运动捕捉数据，与音频录音及音高、节拍、乐句、动态、演奏和和谐等音符级的语义注释，是迄今为止最大的音乐领域的交互式数据集。数据集的用途在于交叉模态音乐信息检索（MIR）和音乐内容生成任务，包括从音频、视频和运动数据中检测节拍、下拍、乐句和表现内容，并根据给定的音乐音频生成音乐家的身体动作。数据集和代码可在本文所附网址中获取。

Jun, 2024

该研究提出了用于描述计算分子工程中使用的模拟工作流、各种数据来源和平台的元数据的共同表示系统，引入了两个本体论来提供对实体和它们之间关系的正式规范，以实现语义互操作性。作为概念证明，使用 OSMO 来描述了 TaLPas 工作流管理系统的用例。

Jul, 2019

MODS（Metadata Object Description Schema）是由国会图书馆开发并维护的用于描述文献概念和元数据的模式。为了解决其在知识图谱环境中的限制，我们开发了模块化 MODS 本体（MMODS-O），它包含了 MODS XML 模式的所有元素和属性。在设计本体时，我们采用了最近的模块化本体设计方法（MOMo），旨在在保持与 MODS 的保守向后兼容性的同时，平衡模块化和高质量本体设计。

Jul, 2023

本文回顾了多语义 Web 中的语言多样性建模选项，通过对 9 种主要方法进行比较，从 BioPortal 和 LOV 存储库中提取了可访问的本体，并评估了 7 个相关本体编辑器对于管理多语言本体的工具支持。

Oct, 2022

通过在一个地方政府的复杂基础设施项目中实现和验证本体论，该研究使用语义学方法对协调与合作进行建模和增强，提出了一个包含相关依赖的鲁棒保存型细化组织模型，以及如何通过改变组织内的依赖结构来减轻协调与合作风险等实际见解。

Dec, 2023