一种基于词网名称策略的本体映射算法

分析传统名称策略在本体映射中的不足。提出一种新的基于WordNet名称策略算法,该算法实现名称核心词汇的WordNet定位用以消除词义模糊性。从而提高词相似度计算的精确度,并在词相似度合并中采用C—C原则,改善传统词相似度合并的盲目性。实验结果显示,该算法在保证查全率的同时有效的提高了查准率。     

本体映射中名称策略与结构策略的改进算法

分析传统本体映射中名称策略与结构策略的主要不足.针对前者提出一种新的基于WordNet名称策略,该策略实现名称核心词汇的WordNet定住用以消除词义模糊性,从而提高词相似度计算的精确度,并在词相似度合并中采用C-C原则,改善传统词相似度合并的盲目性;针对后者,提出基于概念信息量的相似度传播算法,通过本体的结构信息获取概念信息量,提高结构策略的可信度.实验结果显示,改进后的算法在保证查全率的同时有效的提高了查准率.     

基于GVSM的文本相似度算法研究

提出了一种基于WordNet和GVSM的文本相似度算法,通过语义的路径长度和路径深度计算两个词的语义相似度,结合改进的GVSM模型计算文本相似度,并对基于TFIDF-VSM模型和本文方法进行了比较.实验结果表明,该算法取得了更好的准确率和效率.     

一种自发性口语评测文本语义相似度评分特征提取方法

自发性口语评测中如何提取文本语义相似度评分特征是一个非常困难的问题。针对这个问题本文采用基于词网络(WordNet)的Lesk算法计算词与词之间的语义相似度,在词义相似度的基础上提出了词与文本之间的语义相似度算法,提出了一种完整的基于词网络的文本语义相似度评分特征提取方法。实验利用该方法在考生答案与标准答案之间中提取文本语义相似度评分特征,并利用该特征与老师评分进行相关度分析,实验结果表明该算法可以有效的表征考生答案和标准答案之间的文本语义相似度。     

WordNet中基于IC的概念语义相似度算法

提出一种计算WordNet中概念间语义相似度的算法,该算法同时考虑概念的信息内容(IC)以及2个概念在WordNet is_a关系分类树中的距离信息,由此提高算法性能。给出一种计算概念IC值的新方法,通过考虑概念的子节点数及概念所处WordNet分类树中的深度,使计算结果更精确。与其他5种语义相似度算法的比较结果表明,该算法能够求得更准确的相似度。     

基于变系数词性空间权值定义的英文句子相似度算法研究

对短文本中词项按词性进行切分构建词性向量,将词性向量中词项进行归并构建词性空间,首次提出对词性空间的权值进行动态定义.词项在词性空间中映射权值通过词项词频信息和WordNet语义词典得到,短文本之间相似度运算转换为各词性空间相似度协同运算.将改进的文本相似度算法运用于微软研究院释义语料库上,实验结果表明,改进的文本相似度算法使得文本相似度计算的准确率和稳定性有了较大的提高.     

WordNet中概念语义相似度IC参数模型研究

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。     

基于Word2Vec的WordNet词语相似度计算研究

当前大部分WordNet词语相似度计算方法由于未充分考虑词语的语义信息和位置关系,导致相似度的准确率降低.为解决上述问题,提出了一种使用词向量模型Word2Vec计算WordNet词语相似度的新方法.在构建WordNet数据集时提出一种新形式,不再使用传统的文本语料库,同时提出信息位置排列方法对数据集加以处理.利用Wo...     

旅游本体的概念相似度算法改进

传统的基于信息内容的概念相似度算法在计算信息内容值时过于依赖语料库,给出一个新的只通过WordNet结构计算概念语义相似度的信息内容模型。该模型以WordNet的is-a关系为基础,不仅考虑了概念所包含的子节点个数和所处深度,而且将该概念所处的簇及父节点的信息内容值引入到模型中,使得概念的信息内容值更为精确。实验结果显示将该模型应用到领域本体的概念相似度计算中,可以明显提高现有相似度算法的性能。     

基于HowNet的信息量计算语义相似度算法

语义相似度计算的应用范围广泛,从心理学、语言学、认知科学到人工智能都有其应用.提出了仅依赖于知网(HowNet)的信息量计算来估计两个词汇间的语义相似度.经实验证明,相比于传统的基于词网(WordNet)和大型语料库的计算信息量来估计语义相似度的算法,本文的算法更容易计算,并更接近于人工的语义相似度判断.