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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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为了能够正确地理解医疗概念和精确地分析临床记录,提出了一种基于概念信息量的方法来衡量概念之间的语义相似度.引进了计算概念信息量的算法,从医疗本体的分类知识中来计算概念的信息量.介绍和分析了常用的语义相似度算法,根据概念的信息量来重定义这些语义相似度算法,产生新的基于概念信息量的语义相似度算法.通过使用一个医疗术语的评估标准和一个标准的医疗本体来评估和比较这些算法.实验结果表明,相比常用的语义相似度算法,重定义后的算法有效地改善了概念相似性评估的准确性. 相似文献
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构建了一个遥感信息领域本体,基于领域本体和WordNet词典对遥感信息服务进行语义扩展,提出了一种基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配方法,并对Leacock和Chodorow语义相似度计算模型进行改进。实验结果表明,该改进模型比距离模型和信息量模型都有提高,基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配方法的查全率和查准率都能达到70%以上,较关键字匹配方法有显著提高。 相似文献
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随着本体的增多,本体异构是本体间互操作的主要障碍,阻碍了本体信息共享,解决本体异构最好的方法是本体映射。本体映射的关键是概念相似度的计算,但现今的计算模型考虑的影响因素比较单一。结合距离语义相似度和属性语义相似度,提出了一种综合语义相似度计算方法。实验证明,该方法可以提高计算结果的精确度。 相似文献
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边振兴 《计算机工程与应用》2011,47(19):128-131
给出了一个新的用于计算WordNet中概念的语义相似度的IC(信息内容)模型。该模型以WordNet的is_a关系为基础,只通过WordNet本身结构就可求出WordNet中每个概念的IC值,而不需要其他语料库的参与。该模型不仅考虑了每个概念所包含的子节点的个数,而且将该概念所处WordNet分类树中的深度引入到模型当中,使得概念的IC值更为精确。实验结果显示将该模型代入到多个相似度算法当中,可以明显提高这些算法的性能。 相似文献
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针对现有度量方法中考虑因素不够全面和因子权重计算依据经验确定的不足,提出粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的地理本体概念语义相似度度量模型。该模型利用本体属性、本体结构和语义关系的相似度,结合权重信息计算概念的综合相似度;同时,利用粒子群算法优化的BP神经网络获取因子权重,避免现有方法中因子权重确定的人为主观干扰。最后,从基础地理信息概念中提取出200组样本,用其中190组作为训练集,对神经网络模型进行训练,以获取权重;剩余10组作为测试集。将该模型和几种常用算法进行对比,通过分析测试集的各算法求解结果和专家判定结果之间的相关系数,结果表明该模型计算地理本体概念的相似度更为准确,符合人类认知特性,效果更好。 相似文献
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与传统的K-近邻算法不同,提出了一种结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法。首先考虑测试样本与相似样本点间的平均相似度,其次考虑不同类别中的相似样本点的个数,最后还考虑与相似样本相同的属性值对类别的贡献度。在蘑菇数据集上进行实验结果表明,改进后的KNN分类算法的准确率比传统的K-近邻分类算法的准确率更高。 相似文献
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针对传统模糊集方法处理不确定性多属性决策问题时只考虑隶属度信息的缺点,提出了基于区间直觉模糊集的VIKOR决策方法。区间直觉模糊集用来处理区间语义评价信息。考虑属性权重未知的问题,基于区间直觉模糊数间的支持度确定属性权重,属性的支持度越高,则其权重越小。将区间直觉模糊交叉熵引入区间直觉模糊VIKOR方法用于计算区间直觉模糊数间的距离。最后以某手机设计方案评价为例,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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提出一种基于领域本题概念相似度计算的语义Web服务发现方法。给出合理的概念相似度计算公式,通过领域本体概念相似度计算,最终获得请求和候选服务之间的相似度。传统的概念相似度计算方法只考虑继承关系,本文采用的单概念语义不但考虑继承关系,还考虑二元关系,使本体关系结构构成图结构,更加合理。计算语义距离时,适当处理多继承问题和环问题。实验证实,本算法使得匹配更加合理精确。 相似文献