一种基于本体的概念语义相似度计算研究

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容.通过分析两种传统的语义相似度计算方法,对它们存在的问题进行改进,提出了一种综合的基于本体的概念语义相似度计算方法.该方法结合本体网络特征和语义距离计算中的多种语义影响因素,充分利用本体中概念的语义信息计算概念间的语义相似度.实验结果比较合理,验证了该方法的有效性.     

基于概念特征的语义相似度计算方法

现有语义相似度计算方法没有充分利用本体中的语义信息,且计算方法复杂。为此,提出一种基于概念特征的语义相似度计算方法。根据概念在本体中的层次结构来确定特征集合,引入宽度影响因子,给每个特征赋予不同的权值,通过计算2个概念特征集合间的相似度得到概念的相似度,引入深度影响因子,将相似度公式表示成更直观的形式。实验结果表明,该方法计算简便,且比较接近人类主观的判断值。     

一种本体概念的语义相似度计算方法

概念语义相似度已广泛应用于 Web 服务发现、本体映射等领域, 但现有的概念语义相似度计算方法对概念间语义相似程度的区分不够细致. 本文从本体结构出发, 首先提出了自底向上的本体概念出现概率计算方法, 并在此基础上改进了基于节点信息量的概念语义相似性度量方法; 然后又设计了基于边计算的本体概念语义相似度计算方法; 最后对上述两种方法线性加权, 提出了一种加权的本体概念语义相似度计算方法. 实验结果表明该方法能进一步正确区分本体中父子概念及兄弟概念间的相似程度.     

一种基于本体的概念语义相似度方法的研究

提出了一种计算不同本体中概念间语义相似度的方法，该方法通过比较实例间的相似度获得初始概念间语义相似度，结合影响概念间语义相似度的两个系数，计算出最终的概念间语义相似度。与概率统计方法进行比较，验证了该方法的有效性。该研究工作可以应用于面向Web的知识检索领域。     

一种基于本体的概念相似度计算及其应用

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。本文提出了基于语义相似度和相关度的综合概念相似度计算方法,考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息重合度、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响。通过实验和两种传统的语义相似度计算方法进行对比,本方法能更好地区分本体树中不同关系的概念对,验证了该方法的有效性。     

制造资源本体的概念语义相似度研究

为了实现制造资源本体之间的语义互操作,对本体中的概念进行语义相似性计算为进行此操作的关键技术之一。本文提出了一种计算概念语义相似度的新方法,将概念语义相似度分为两部分：主体相似度和附加相似度。主体相似度综合考虑了概念自身的相似度,该概念的父概念和子概念间的相似度,以及概念间的二元关系,同时,加入了概念属性相似度,属性携带了概念的大部分语义信息,计算属性相似度可以有效提高概念语义相似度的准确性。附加相似性是指通过本体中概念的层次结构对主体相似度进行语义补充,利用概念的深度对得到的概念语义相似度进行语义调整,有效的弥补了仅仅利用主体相似度计算概念语义相似度的不足。最后,通过实例证明了该方法的有效性。     

本体映射中一种改进的概念相似度计算方法

本体映射是实现不同本体之间共享和交流的基础性工作。目前本体映射方法研究的重点主要集中在以自动化或半自动化方式实现映射和提高概念相似度计算的精度。本体映射的关键是不同本体概念间相似度的计算,单一的概念相似度计算方法往往不利于提高相似度的精度。针对以上不足提出了一种改进的概念相似度计算方法,并对其进行详细的描述,其中属性语义相似度计算方法改进了现有的基于属性计算语义相似度的方法,综合了数据类型属性和对象类型属性的语义相似度。经实例验证该方法有效且具有较高的精度。     

针对构件测试本体的语义相似度计算方法

为了提高构件测试信息的检索效率,针对现有本体语义相似度计算方法作用于构件测试本体时容易出现漏检的问题,提出一种结合本体概念和属性的综合语义相似度计算方法。该方法首先结合概念的结构、层次、子代节点个数和祖先节点个数等因素计算概念相似度;然后,结合属性的概念相似度和数据类型相似度计算属性相似度;最后,综合概念相似度和属性相似度计算本体的语义相似度。实验表明该方法可以有效应用于构件测试领域及其他领域的信息检索。     

基于本体的概念间语义相似度计算方法研究

基于SUMO(Suggested Upper Merged Ontology)[1],提出了一种计算两概念语义相似度的语义距离方法。根据该方法实现了一个计算平台,将计算结果同人类的主观判断进行了比较,验证了概念语义相似度计算方法的有效性。该研究成果拟在正研发的语义数据库本体集成部分得到应用,也可以为本体的其它相关研究提供一定的技术基础。     

改进的本体中概念相似度计算方法

随着本体的增多,本体异构是本体间互操作的主要障碍,阻碍了本体信息共享,解决本体异构最好的方法是本体映射。本体映射的关键是概念相似度的计算,但现今的计算模型考虑的影响因素比较单一。结合距离语义相似度和属性语义相似度,提出了一种综合语义相似度计算方法。实验证明,该方法可以提高计算结果的精确度。     

领域本体的概念相似度计算

随着本体在信息检索、人工智能等领域的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为了本体研究的一大热点。当前领域本体中概念相似度的研究主要是利用概念的上下位关系进行计算,但这并没有完整反映出概念的语义信息。论文提出的算法将概念相似度计算分为两层,一层是概念语义初始相似度层,其主要利用概念之间的距离来计算概念的初始相似度。另一层是概念非上下位关系相似度层,其在概念初始相似度的基础上,计算概念通过非上下位关系体现出的相似度。最后通过综合计算,得到领域本体中概念的实际相似度。实验证明,该方法充分利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。     

基于本体的概念相似度计算

概念相似度的计算是信息检索领域的研究热点。本体在信息检索和人工智能领域的广泛应用,为概念相似度计算带来新的方法。该文提出一种利用本体来计算概念间相似度的方法,综合考虑语义距离和本体库统计特征。加入概念的深度、语义重合度和概念间强度的辅助影响。实验结果表明,该方法对概念相似度的计算有效,可应用于面向Web的信息检索。     

带约束本体语义扩展的信息过滤算法

提出一种基于本体的信息过滤方法。该方法通过本体实现形式化语义描述,并对原始输入条件进行带约束规则的本体语义扩展。进而为了实现语义匹配,给出了信息向量语义描述及权重计算方法。最终,实现基于语义相似度计算的信息过滤。实验证明,该方法是有效的。     

一种综合事件本体相似度计算方法

事件本体相比于传统本体具有更加丰富的语义信息,在面向事件的大数据集成中更具优势,然而用传统的本体相似计算方法计算事件本体相似度存在很多不足,提出了一种综合的事件本体相似度计算方法。该方法以词语相似度、集合相似度、层次结构相似计算为基础,然后从事件类名称、事件类要素、事件类层次结构和非层次结构讨论事件本体的相似度,最终获得事件本体的综合相似度。实验表明该方法相比传统本体相似度计算方法准确率更高,语义信息更加丰富。     

改进的基因术语间语义相似度计算方法

目前,基于混合方法的相似度计算对影响语义相似度的因素分析不全面。针对这个问题,提出了基于多个影响术语语义相似度度量因素的综合方法。该方法结合语义层次,语义距离和局部语义密度,充分运用本体的语义信息来计算基因术语间的语义相似度。实验结果表明,该方法与人工打分的相关系数更高。     

基于本体结构的概念间语义相似度算法

针对本体模型的结构特点,从模型概念间的宽度、深度、密度等方面分析本体概念相似度的计算,将其合并为结构因素。结合语义重合度、语义距离等影响相似度的因素综合考虑,提出一种基于本体结构的计算概念间语义相似度的算法。通过建立本体模型并进行实验分析,总结出本体结构方面各因素对本题概念语义相似度的影响。