基于SUMO的概念语义相似度研究

SUMO（建议上层共享知识本体）是由IEEE标准上层知识本体工作小组所建置的,其目的是发展标准的上层知识本体,这将促进数据互通性、信息搜寻和检索、自动推理和自然语言处理。基于该共享知识本体,提出了一种计算两概念语义相似度的方法。根据该方法实现了一个计算程序模块,并将计算结果同人类的主观判断进行了比较,验证了该方法的有效性。该研究工作可以在面向Web的知识检索领域中得到应用,还可以为本体的相关研究提供一定的理论基础。     

上位本体中语义相似度的计算及其实现

基于SUMO(Suggested Upper Merged Ontology)[1],提出一种计算两概念语义相似度的语义距离方法.根据该方法实现一个计算平台,将计算结果同人类的主观判断进行比较,验证概念语义相似度计算方法的有效性.研究成果拟在正在研发的语义数据库中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方法基础.     

自动更新的本体概念语义相似度计算

当前中文词语的本体概念相似度计算主要是利用知网来进行计算,但这种方法不能及时更新,对于新出现的词语往往无法操作.为此,提出了一种自动实时更新的本体概念之间语义相似度计算方法,加入搜索引擎这个因素,利用知网的结构严谨和搜索引擎可以时时更新来提高算法的性能,以适应不断的信息爆炸式的发展,最后进行了实验分析比较.试验结果表明,该方法能比较好地处理一些新词或词组的新概念,符合人的主观判断,又有一定的严谨性.     

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。     

基于本体结构的语义相似度计算

语义相似度是语义网络和信息检索领域的重要内容.本体结构为语义相似度计算提供了新的思路,但现有的方法都存在着不同程度的缺陷.为了提高已有方法的有效性,在分析语义相似度经典方法的基础上,充分利用本体的结构信息,综合考虑概念在本体图中的位置、语义距离,共享属性量和共享信息等因素,提出了一个基于本体结构的语义相似度算法.实验部分以维基百科中公开发布的氨基酸本体为例,通过与经典方法计算结果的对比,证明了算法的有效性.     

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.     

改进的概念语义相似度计算

在相似度计算中,本体能够将各种概念及相互关系明确地,形式化地表达,因而发挥着重要的作用.为了使相似度计算结果更为精确,考虑更全面的利用本体中的关系,和相似度计算在特定领域中应用的特点,提出一个改进的相似度计算模型.利用上下位关系计算相似度,非上下位关系计算相关度,将二者合成,并同时考虑语义检索领域中,相似度计算的不对称性.经过实验验证了该方法有效且精确.     

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。     

基于语义相似度的本体概念更新方法研究

为了实现本体概念的自动更新,减少对领域专家的过多依赖,给出一种基于语义相似度的本体概念更新方法 SSOCUM(Semantic Similarity-based Ontology Concept Update Method)。实现一种改进的基于Word Net的相似度算法,该算法在计算路径长度的基础上,综合考虑了概念的节点深度以及信息量对相似度的影响。为了弥补基于Word Net的相似度算法没有考虑概念属性所携带的语义信息的不足,加入属性相似度对其进行调整。通过实验对比,验证了改进算法的计算结果与标准数据集之间的皮尔森系数高于传统算法,计算结果更接近于人的主观判断。采用构建好的煤矿领域通风系统本体对SSOCUM算法进行实验分析。结果表明,SSOCUM算法有助于本体新概念的自动添加,并具有一定的准确性和有效性。     

基于上下文的概念语义相似度计算模型

针对概念语义相似度计算方法在信息检索中存在的漏检、误检等问题,提出一种基于上下文的计算本体内概念间语义相似度的模型。该模型分别从概念的父节点、子节点以及概念间路径权重3个角度进行计算,加权求和并求得语义相似度。实验结果表明,该模型的计算结果更加接近专家的经验值,为概念之间的语义关系提供了有效的量化。     

中文地名本体模型研究

地名信息与人们日常生活息息相关,存在于各行各业,在行政管理中不可或缺。结合地名学与空间地理的研究成果,参考地名分类与类别编制规范,构建了基于SUMO的地名本体模型,表达不同领域的地名信息。该模型可表示地名的历史演化、空间关系、行政区域,作为地名引擎的知识描述模型,可进行空间查询与推理。以地名本体模型为指导,构建了地名知识库和规则库以及语义地名搜索引擎。     

应急预案体系本体模型（EPSOnto）及应用

应急预案是处置突发事件的重要依据,应急预案体系提供应急预案编制及修订指南。目前我国的应急预案体系建设存在描述不一致和异构性等问题。针对上述问题,采用语义网的本体技术,构建了应急预案体系本体模型,该模型以SUMO为上位本体,从预案体系主体、预案体系客体和体系组成等方面构建应急预案体系的概念、关系、函数、公理和实例五元组本体模型,并以天津市应急预案体系为应用实例对EPSOnto模型进行验证。     

一种基于本体的语义相似度算法研究

在研究目前比较经典的基于语义距离的相似度算法的基础上,通过分析语义概念的其他关键因子,增加了节点密度以及概念属性对语义相似度的影响,提出了一个更为规范的相似度算法。通过实验分析证明,改进后算法所得相似度值更加合理,在一定的调节参数下,与人类主观判断的兼容度比原始算法提高了约15％。     

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。     

基于本体的概念相似度计算及其应用

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.语义相似度考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息量、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响;语义相关度从直接相关、间接相关、直接继承和间接继承几个方面考虑.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.     

改进的本体语义相似度计算方法

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。该方法结合本体的DAG网状结构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来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。     

基于加权的本体相似度计算方法

为优化基于本体的语义推理效果,提出了对本体中概念结点赋予权重的相似度计算方法.通过定义本体树中深度因子和密度因子,以解决本体中概念深度与密度对相似度计算的影响.利用Jena API、Lucene等开源工具包,提出了查询扩展方法.实验结果表明,提出的基于加权语义相似度计算模型与传统的计算法方法以及主观判断的方法相比,提高了相似度计算的准确性,效率有明显提高.     

一种改进的本体语义相似度计算及其应用

词语相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容.词语相似度的计算方法一般是利用大规模的语料库来统计.本体给词语间相似度计算带来了新的机会.利用本体结构上的ISA关系,提出了本体内部概念之间的相似度计算方法.实验结果表明,该方法能充分利用本体特点来计算相关概念之间的相似度.结合一个简单本体,介绍了如何计算概念间的相似度,及其在智能检索系统中的应用.