领域本体中概念间语义相关度的概率估计

根据贝叶斯定理提出一种衡量领域本体中概念间语义相关度的概率模型。该模型定义在不同语义关系之上,基于极大似然估计法利用语义距离来对语义关系进行参数估计。并在此基础给出一种计算任意两个概念之间语义相关度的方法。公开数据集上的实验结果表明该方法估计出的概念语义相关度具有相当的有效性,应用在语义查询扩展中可明显提高检索效果。     

基于关系运算的汉语词汇语义相关度计算

提出一种基于关系运算的汉语词汇语义相关度计算方法。该方法首先以知网为语义资源,根据义原特征文件构造知识库概念图;然后从集合论角度对语义关系的运算进行研究,形式化不同语义关系间的运算规律;接着根据语义运算,提出不同情况下义原相关度的计算方法;最后根据知网知识词典,提出不同情况下词汇语义相关度的计算方法。该方法在计算过程中不但能够充分利用知网中的语义信息,而且考虑到了语义间蕴含的规律,实验证明其是有效的。     

面向词义消歧的词语相关度计算

为解决词义消歧问题,引入了语义相关度计算。研究并设计了词语相关度计算模型,即在充分考虑语义资源《知网》中概念间结构特点、概念信息量和概念释义的基础上,利用概念词与实例词间的搭配所表征的词语间强关联来进行词语相关度的计算。实验结果表明,该模型得到的语义相关度结果对于解决WSD问题提供了良好的支撑依据。     

基于本体的融合知识测度分析

针对知识融合产生的新知识规模庞大的问题, 提出一个基于本体的融合知识测度指标. 利用默认关系强度分析知识单元之间融合的紧密程度, 根据词汇链的构建规则定义语义相关度, 由概念本体树的语义距离计算概念之间的语义相关度, 并运用最大熵模型分析融合知识的语义熵. 分析知识元素属性值对融合知识的影响, 确定其相应效用权重系数; 综合上述指标构建对融合算法具有特定趋势指导作用的融合知识测度, 并分析该测度指标对称性、确定性、非负性和扩展性等性质. 应用实例表明了所提出指标的有效性, 并进一步说明了融合知识测度在知识评价体系中的重要作用.

     

基于领域本体的网页主题相关度计算

为提高网页内容与特定主题之间相关度计算的准确度,提出一种基于领域本体的网页主题相关度计算模型OBWTCCM(ontology based webpage-topic correlation calculation model)。使用领域本体刻画主题,通过计算本体概念间的语义关系提取主题概念并构造主题语义矩阵,将特征词的统计信息与该矩阵相结合计算网页与主题之间的相关度。该模型改进了向量空间模型在相关度计算时对特征词语义层次分析的不足。实际项目应用结果表明,使用该方法计算得到的网页主题相关度与领域专家的判断总体相符,具有较理想的准确度。     

基于知识图的汉语词汇语义相似度计算

提出了一种基于知识图的汉语词汇相似度计算方法,该方法以《知网》2005版为语义知识资源,以知识图为知识表示方法,在构造词图的基础上,以知网中的语义关系为依据对词汇概念中的义原进行分类,通过计算不同类型义原的相似度得到概念的相似度;为了对词汇相似度计算方法进行客观评价,设计了词汇相似度计算方法的量化评价模型;采用该模型对所提出的计算方法进行评价,试验结果证明此方法的有效度为89.1%。     

基于领域本体的信息语义相关检索

为提高搜索引擎的语义处理能力,以旅游领域为背景,利用领域本体对知识的表示和推理能力,提出一种领域本体中基于概念格的相关度计算模型。根据该模型设计用户检索项推荐技术并予以实现。实验结果表明,相关度计算模型能充分利用本体中概念的语义信息以及实例之间的关系,得到的结果较合理。     

融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算

针对当前《知网》的词语语义描述与人们对词汇的主观认知之间存在诸多不匹配的问题,在充分利用丰富的网络知识的背景下,提出了一种融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算方法。首先,考虑了词语与词语义原之间的包含关系,利用改进的概念相似度计算方法得到初步的词语语义相似度结果;然后,利用基于搜索引擎的相关性双重检测算法和点互信息法得出进一步的语义相似度结果;最后,设计了拟合函数并利用批量梯度下降法学习权值参数,融合前两步的相似度计算结果。实验结果表明,与单纯的基于《知网》和基于搜索引擎的改进方法相比,融合方法的斯皮尔曼系数和皮尔逊系数均提升了5%,同时提升了具体词语义描述与人们对词汇的主观认知之间的匹配度,验证了将网络知识背景融入到概念相似度计算方法中能有效提高中文词汇语义相似度的计算性能。     

一种基于语义关系图的词语语义相关度计算模型

词语的语义计算是自然语言处理领域的重要问题之一,目前的研究主要集中在词语语义的相似度计算方面,对词语语义的相关度计算方法研究不够.为此,本文提出了一种基于语义词典和语料库相结合的词语语义相关度计算模型.首先,以HowNet和大规模语料库为基础,制定了相关的语义关系提取规则,抽取了大量的语义依存关系;然后,以语义关系三元组为存储形式,构建了语义关系图;最后,采用图论的相关理论,对语义关系图中的语义关系进行处理,设计了一个基于语义关系图的词语语义相关度计算模型.实验结果表明,本文提出的模型在词语语义相关度计算方面具有较好的效果,在WordSimilarity-353数据集上的斯皮尔曼等级相关系数达到了0.5358,显著地提升了中文词语语义相关度的计算效果.     

基于领域本体的概念语义相似度计算研究

通过对领域本体参照下传统概念的3种语义相似度的计算模型研究,针对这3种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质,提出了一种改进的基于领域本体的概念语义相似度计算模型.实验结果表明,该计算模型通过定量的分析利用本体构词所描述的概念、特性之间的相似度,可以指导基于领域知识本体的语义查询中概念集扩充和查询结果排序,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

基于Wikipedia的语义相关度计算

在意见挖掘中,为实现特殊领域知识的语义相关度计算,提出基于Wikipedia的语义相关度计算方法。在构建Wikipedia类别树的基础上,通过Wikipedia类别向量表示Wikipedia中的词汇,形成一部包含各种领域知识的Wikipedia词典,利用该词典计算语义相关度。实验结果表明,该方法的斯皮尔曼等级相关系数可达到0.77。     

基于中文维基百科链接结构与分类体系的语义相关度计算

自然语言词汇的语义相关度的计算需要获取大量的背景知识,而维基百科是当前规模最大的百科全书,其不仅是一个规模巨大的语料库,而且还是一个包含了大量人类背景知识和语义关系的知识库,研究表明,其是进行语义计算的理想资源,本文提出了一种将维基百科的链接结构和分类体系相结合计算中文词汇语义相关度的算法,算法只利用了维基百科的链接结构和分类体系,无需进行复杂的文本处理,计算所需的开销较小.在多个人工评测的数据集上的实验结果显示,获得了比单独使用链接结构或分类体系的算法更好的效果,在最好的情况下,Spearman相关系数提高了30.96％.     

结合概念语义空间的语义扩展技术研究

查询扩展是在原查询词的基础上加入相关的词或者词组,以克服自然语言的"二义性"问题,改进查询意愿的描述。在概念语义空间中进行查询词扩展,可以充分挖掘出查询词之间的关联程度,在整体上把握查询意愿。利用WordNet语义词典中的上下文关系和相似度关系为各个原始查询词构建语义树,并将这些语义树向上溯源建立完整的概念语义空间,以共现信息为特征参数对扩展源中的词进行筛选,以避免过度扩展引起查询语义漂移。还引入动态观察窗口加权模型,以强化共现信息对单词之间关联度的表示。实验结果表明,该扩展算法比传统伪相关反馈算法的扩展质量有明显提高。     

基于地理空间本体的语义检索相关度研究

以地理信息领域为应用背景,面向地理空间语义检索,基于地球信息科学中的空间拓扑理论,以空间本体为语义检索的概念空间,提出了一种语义相关度的算法。其特点是考虑了传统字面匹配相关度与语义关系相关度两部分的融合,同时引入了本体关系权值的机制控制在不同语义检索应用中本体的关联程度,并体现了其与语义距离的反比关系。通过所作的相关实验,验证了该语义相关度算法在地理空间语义检索应用中可以达到良好的效果,并且也为其他领域应用提供了较好的参考和借鉴价值。     

基于语义计算的语句相关度研究

该文在中文问题回答系统中引入了语义计算。基于《词林》和hownet两种语言资源,提出计算词与词之间的相似度和相关度,然后得到语句间的相关度,系统通过对语句相关度的比较从而得到查询问题的最优答案。该方法采用了定量计算,易于结合到QA系统中,同时避免了很多传统的自然语言处理问题。试验结果表明该方法是有效的。     

基于BERTCA的新闻实体与正文语义相关度计算模型

目前的搜索引擎仍然存在"重形式,轻语义"的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题.为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法.首先,标注了金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(B...     

基于汉语复句的语义相关度计算及类别的标识

语义相关度计算作为中文信息处理领域中的一项关键技术,在信息检索、语义消岐、文本分类中起着重要的作用。利用汉语复句的句法理论和关系标记搭配理论,以汉语复句语料库以及搜索引擎获取的复句为语料,提出了一种基于汉语复句的语义相关度计算方法——SRCCS。本方法不仅能够计算词语的相关度,而且能够表明相关的性质与类别。与通过短文计算相关度的方法相比,本方法选取的计算对象范围更小,因而结果更准确,计算复杂度更低。在同一测试集上与搜索引擎方法的对比分析证明了基于汉语复句的语义相关度计算方法的有效性与优越性。     

Semantic Computation in a Chinese Question-Answering System

This paper introduces a kind of semantic computation and presents how to combine it into our Chinese Question-Answering (QA) system. Based on two kinds of language resources, Hownet and Cilin, we present an approach to computing the similarity and relevancy between words. Using these results, we can calculate the relevancy between two sentences and then get the optimal answer for the query in the system. The calculation adopts quantitative methods and can be incorporated into QA systems easily, avoiding some difficulties in conventional NLP (Natural Language Processing) problems. The experiments show that the results are satisfactory.     

面向文本检索的语义计算

随着信息社会尤其是互联网的发展,人们对文本检索的要求越来越高．作为对传统关键词匹配技术的改进,智能检索研究已经成为热点,并将是支撑下一代互联网的核心技术之一．将语义计算技术应用于文本检索,是智能检索的重要方向．文中在文本检索的两个关键技术（“标引”和“相似度计算”）中引入语义计算技术,用浅层语义来指导检索过程,提高检索准确率．针对“标引”技术,提出了语义树模型;针对“相似度计算”,基于语义张量的概念,结合自然语言处理的一些技术,提出三个可计算的窗口模型来近似语义张量的核心思想．以上工作在一定程度上实现了语义计算的功能．利用TREC数据集进行的评测表明,采用了语义计算技术后,文本检索的准确率可以提高10％左右．