结合深度特征和信息量的三维模型标注方法

针对三维模型语义检索应用,提出一种三维模型语义自动标注方法,建立三维模型内容特征和语义特征之间的映射关系。首先,利用基于深度信息的特征提取方法计算三维模型形状特征描述符,在单位立方体的六个面上正交投影后获取六幅深度缓存图像,提取图像二维傅立叶变换后的270维低频系数作为三维模型内容特征。其次,针对语义词汇之间相似度计算需要,提出一种语义相似度计算方法,采用本体层次结构的深度、宽度、同义词集密度信息计算词汇信息量,定义语义词汇间的信息量关系,得到语义相似度。再次,利用语义排歧策略消除语义词汇二义性,提高语义词汇相似度计算的准确性。最后,融合三维模型内容特征相似度计算和本体语义相似度计算方法,利用样本库中相似模型包含的词汇概率信息和模型内容相似度值,计算待标注模型的语义描述信息。通过模型标注实验,验证了该方法的准确性。     

基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要．该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现方法．通过构建Web服务本体,给出一个明晰的Web服务发现的研究对象,指出可对Web服务进行的几种相似度计算,并对其中的词汇语义相似度计算进行详细讨论．文中具体给出两种词汇语义相似度计算方法,其中第一种方法计算词汇语义相似度基于词语间距离度量,第二种方法计算词汇语义相似度则建立在义原相似度基础上．引入本体论和词汇语义相似度,为Web服务相似度计算、Web服务发现提供了一种有效可行的方法．     

语义相似度计算在语义标注中的应用

提出了一种词汇和本体概念间的语义相似度计算方法。该方法利用编辑距离和维基百科从语法和语义两方面综合考虑词汇和概念间的语义相似度。在领域本体的指导下,将方法应用于语义标注过程,建立词汇与本体概念之间的映射。在标注过程中建立知识库,提高算法性能,实验结果说明该方法是行之有效的。     

基于领域本体的语义相似度计算研究

本文介绍了有关本体的知识以及在领域本体参照下三种语义相似度的计算模型,并针对这三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语义相似度计算模型.该计算模型的基本思想是：以基于距离的计算模型为基础,把概念的信息内容和概念的属性作为两个决策因子.实验结果表明,该方法能够比较准确地反映概
念之间的语义关系,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

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.     

基于搜索引擎的词汇语义相似度计算方法

词汇语义相似度的计算在网页浏览和查询推荐等网络相关工作中起着重要的作用.传统的基于分类的方法不能处理持续出现的新词.由于网络数据中隐藏着大量的噪音和冗余,鲁棒性和准确性仍然是一个挑战,因此提出了一种基于搜索引擎的词汇语义相似度计算方法.语义片段和检索结果的页数被用来去除词汇语义相似度计算过程中的噪音和冗余.此外,还提出了一种方法来整合查询结果页数、语义片段和显示的搜索结果的数量,该方法不需要任何先验知识与本体.实验结果显示,所提出的方法在Rubenstein-Goodenough测试集的相关系数为0.851,优于现有的基于网络的词汇语义相似度计算方法,同时在搜索引擎的查询扩展任务中具有较为良好的应用效果.     

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.     

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.     

本体相似度研究

不同本体之间的交互成为语义Web的首要任务,其中本体相似度计算是本体映射的关健环节。在以往的研究中,本体相似度计算通常专注于模式及其结构的匹配。目前研究朝着进一步考虑本体内部语义信息方向努力。本文描述了语义相似度栈的各个层次,依据各个层次的语义特征对目前本体相似度方法进行分类,并对每种方法进行了详细描述。最后对现有一些主要的本体间相似度计算方法进行归纳总结。这项研究工作将为人们提出新的相似度方法或者组合的计算方法作一个参考。     

基于石油领域本体的概念相似度级联模型

提出了一种利用级联模型来计算本体中概念间相似度的新方法.在模型的第一阶段,采用了基于距离的语义相似度计算方法,计算出概念对在本体中的路径得分;第二阶段,采用IC （Information Content）算法精确计算概念对间相似度得分,并利用概念的公共子代集合对算法进行了扩展;第三阶段我们采用了特征整合策略,将所有的相似性得分构建成特征向量来描述概念对,并且使用权重来平衡第一阶段与第二阶段的相似度结算得分.最后使用BP神经网络确定两个概念的相似性.我们对新提出的语义相似度算法进行了评估,并与现有的方法相比.实验结果表明,该方法有效提高相似度算法的准确性和科学性.