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一个基于语义元的相似度计算方法研究* 总被引:6,自引:1,他引:5
针对已有相似性度量方法的局限与不足,对属性进行语义扩展,提出了基于语义元支持度的相似度计算方法,该方法用语义元表示概念内涵,在语义元中引入支持度来表现不同语义元对概念表示的贡献,综合考虑相关性、相似性、非对称性以及语义元的支持度,通过比较语义元的相似性,实现了概念相似性的度量。把关系作为一种特殊的概念进行关系的比较,得到了基于语义元的本体相似性度量。最后,将该方法与其他方法进行比较,验证了该方法的计算结果更具有合理性,同时也验证了该方法的有效性与正确性。 相似文献
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介绍了传统的基于距离的相似度计算方法,针对其在距离计算中包含语义信息不充足的现状,提出了一种改进的使用WordNet的基于概念之间边的权重的相似性度量方法。该方法综合考虑了概念在词库中所处层次的深度和密度,即概念的语义丰富程度,设计了一种通用的概念语义相似性计算方法,该方法简化了传统语义相似性算法,并解决了语义相似性计算领域的相关问题。实验结果表明,所提方法在Rubenstein数据集上与人工判断有着0.9109的相关性,与其他经典的相似性计算方法相比有着更高的准确性。 相似文献
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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。 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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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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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. 相似文献
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基于内容的图像检索一直面临"语义鸿沟"的难题,特征选择对语义学习结果有着直接的影响;而传统距离度量方法往往从单一角度进行相似性计算,不能很好地表示出图像之间的相似度。为了解决以上问题,提出基于深度特征分析的双线性图像相似度匹配的方法。首先,将图像数据集在卷积神经网络模型上进行微调训练,然后利用训练好的卷积神经网络对图像进行特征提取,获得全连接层输出的特征之后,通过双线性相似性度量方法得到图像间相似度的大小,通过对相似度的大小排序,返回最相似的图像实例。在Caltech101和Caltech256数据集上的对比实验显示,所提算法的平均查准率、TopK查准率和查全率均优于对比算法,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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基于知识图的汉语词语间语义相似度计算 总被引:2,自引:0,他引:2
语义相似是词语间的基本关系之一,汉语词语间语义相似的研究对于许多自然语言处理的应用具有重要的指导意义。提出了一种基于知识图的词语间语义相似度计算的方法,把知识图这种属于语义网络范畴的知识表示方法应用于汉语信息处理中。实验结果表明该方法对词语间语义相似度计算是有效的。 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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传统的查询扩展方法由于忽略了词之间的语义关系,在不规范的短小关键字上补充扩展的词已经无法达到预期目标。Linked Data技术利用资源描述框架(RDF)图模型形成Linked Open Data Cloud,能提供更多语义信息。针对查询扩展忽略语义的问题,提出了一种基于语义属性特征图的查询扩展方法。该方法将语义网与图的思想融合,利用以DBpedia资源为顶点的属性图加以扩展。首先,通过有监督的学习训练出15种语义属性特征的权重,用于表达扩展资源的有用性;然后,在整个DBpedia图上通过标签属性实现查询关键字到DBpedia匹配资源的映射;再根据属性特征广度搜索出邻接点,并将其作为扩展候选词,最后筛选出词相关行分值最高的作为最终扩展词。实验表明,与LOD Keyword Expansion方法相比,基于语义属性特征图的扩展方法召回率达到0.89,平均逆排序(MRR)提高4个百分点,与用户查询更匹配。 相似文献
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一种高效的RDF图模式匹配算法 总被引:5,自引:0,他引:5
随着越来越多的信息被表示为RDF格式,如何高效地对RDF信息进行分发和过滤成为一个重要的问题·在语义Web环境下的信息分发系统中,输入的RDF信息需要和大量的用户订阅条件进行匹配,而用户的订阅条件可以被表示为RDF图模式·根据RDF图的特点,并对其增加了一些约束,设计了一种新的RDF图模式匹配算法·实验结果表明,该算法的匹配效率远远高于传统的图模式匹配算法· 相似文献
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设计了一种基于依存关系与同义词词林相结合的语义相似度计算方法。该方法通过依存关系分别提取两个文本的关系路径,同时基于同义词词林计算两个文本之间关系路径的语义相似度。在计算两个文本之间的语义相似度时,使用语言技术平台(language technology platform,LTP)对文本进行中文分词以及获取文本的依存关系图,从中提取关系路径,从而可以结合关系路径和同义词词林计算两个文本之间的语义相似度。通过实验,获得的平均偏差率为13.83%。实验结果表明,结合依存关系与同义词词林的语义相似度方法在准确率上相比较基于同义词词林的语义相似度和基于依存关系的语义相似度有了一定的提高。 相似文献
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文献信息网络是典型的异构信息网络,基于其进行相似性搜索是图挖掘领域的一个研究热点。然而,现有的方法主要采用元路径或元结构的方式,并未考虑节点自身的语义特征,从而导致搜索结果出现偏差。对此,基于文献信息网络提出了一种基于向量的语义特征提取方法,并设计实现了基于向量的节点相似性计算方法VSim;此外,结合元路径设计了基于语义特征的相似性搜索算法VPSim;为提高算法的执行效率,针对文献网络数据的特点,设计了剪枝策略。通过在真实数据上的实验,验证了VSim对搜索语义特征相似实体的适用性,以及VPSim算法的有效性、高执行效率和高可扩展性。 相似文献
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基于加权的本体相似度计算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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汉语词语间语义相似是词语间的基本关系之一,文章提出了一种基于知网和知识图的词语语义相似度计算的方法,通过改进传统的知识图表示方式,根据知网中概念项的抽取结果对词语的义项进行表示,用词图的相似度来表示相应词语的语义相似度。实验结果表明该算法对词语间语义相似度计算是有效的。 相似文献