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概念的语义相似度计算是自然语言处理等领域的重要研究内容,基于语义距离的概念相似度计算是其主要方法。在分析现有算法存在弊端的基础上,提出基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法。首先给出多概念群组下概念语义距离的计算规则,然后分别提出群组内和群组间的概念语义距离计算方法,通过引入正向和反向的语义距离来解决上下位关系概念对的语义相似度非对称性,并通过概念节点的位置动态分配关系的权值来处理其他非上下位的二元关系。实验表明,基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法是有效的,与其他典型的同类方法相比,具有明显的优势。 相似文献
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改进的概念语义相似度计算 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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基于概率信息内容的FCA概念相似度计算方法依赖于语料库中概念的频次信息,这种方法仅使用出现概率作为信息内容度量指标计算FCA概念相似度,其计算结果的准确率不高.针对上述问题提出一种基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法,该方法利用本体中概念间的上下位语义关系度量信息内容,以进一步提高概念一般/具体程度的度量精度;然后在本体派生的ISA层次结构上计算语义信息内容相似度,从而避免基于概率信息内容的方法对语料库的依赖;最后把语义信息内容相似度作为度量FCA概念相似度的依据,并给出了通过构造带权二部图提高相似度计算效率的方法.实验结果表明使用基于语义信息内容的方法能够在不牺牲时间性能的前提下有效提高FCA概念相似度计算结果的准确率. 相似文献
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基于领域本体的概念语义相似度计算研究 总被引:9,自引:4,他引:9
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. 相似文献
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随着本体在数据集成方面的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为人们关注的热点问题.针对当前领域本体概念相似度的计算过程都比较复杂的问题,提出一种基于树结构的本体概念相似度的计算方法.该方法通过添加和重组虚拟节点重构本体树,再通过属性比较映射对象,最后通过计算,得到本体概念的语义相似度结果.实验结果表明,该方法有效利用了本体概念的语义信息,得到了合理的计算结果,并简化了计算过程. 相似文献
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当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。 相似文献
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一种基于本体的概念语义相似度计算研究 总被引:2,自引:2,他引:0
姜华 《计算机应用与软件》2009,26(7):143-145
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. 相似文献
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姜华 《计算机工程与应用》2008,44(36):143-145
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。 相似文献
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一种本体概念的语义相似度计算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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Mustafa Hashmi Guido Governatori Ho-Pun Lam Moe Thandar Wynn 《Knowledge and Information Systems》2018,55(1):79-111
The shortest path between two concepts in a taxonomic ontology is commonly used to represent the semantic distance between concepts in edge-based semantic similarity measures. In the past, edge counting, which is simple and intuitive and has low computational complexity, was considered the default method for path computation. However, a large lexical taxonomy, such as WordNet, has irregular link densities between concepts due to its broad domain, but edge counting-based path computation is powerless for this non-uniformity problem. In this paper, we advocate that the path computation can be separated from edge-based similarity measures and can form various general computing models. Therefore, to solve the problem of the non-uniformity of concept density in a large taxonomic ontology, we propose a new path computing model based on the compensation of local area density of concepts, which is equal to the number of direct hyponyms of the subsumers for concepts in the shortest path. This path model considers the local area density of concepts as an extension of the edge counting-based path according to the information theory. This model is a general path computing model and can be applied in various edge-based similarity approaches. The experimental results show that the proposed path model improves the average optimal correlation between edge-based measures and human judgments on the Miller and Charles benchmark for WordNet from less than 0.79 to more than 0.86, on the Pedersenet al. benchmark (average of both Physician and Coder) for SNOMED-CT from less than 0.75 to more than 0.82, and it has a large advantage in efficiency compared with information content computation in a dynamic ontology, thereby successfully improving the edge-based similarity measure as an excellent method with high performance and high efficiency. 相似文献
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张野 《计算机技术与发展》2012,(9):103-106
本体可以提供强大的知识表示方法,是信息检索领域中的重要内容。传统的本体概念相似度计算方法大多采用特定于描述语言的通用推理服务来进行匹配,这些方法忽略了概念的语义信息。通过设计一个基于OWL本体的语义检索模型,介绍了如何通过概念的属性以及层次关系来表达概念的语义,计算概念间的柔性相似度。实验结果表明,该方法能充分利用OWL属性特征与层次关系来计算相关概念之间的柔性相似度,可以根据需要动态地调节匹配范围,并给出其在文本分类中的应用。 相似文献