基于本体的概念语义相似度计算及其应用

概念的语义相似度计算是自然语言处理研究的重要组成部分,也是人工智能应用中亟待解决的问题.本体作为共享概念模型的明确的形式化的规范说明,给概念语义相似度的计算带来了新的生机,从而提出了一种基于本体的计算概念间语义相似度的方法,综合考虑了语义距离、节点深度和节点密度的影响,并加入了一个可调节的参数,以适应不同场景下的灵活应用,最后简单介绍了语义相似度在搜索引擎领域的应用.     

一种改进的领域本体语义相似度计算方法

在深入研究语义相似度计算方法的基础上,提出了一种改进的领域本体概念语义相似度计算法.算法考虑了概念间层次顺序、节点深度、语义重合度对基本语义相似度的影响,描述了决定概念语义相似度的各种因素,分析并建立了这些因素的数学模型.通过实验对比与分析,验证了此算法具有较好的精确性和准确性.     

基于语义树的概念语义相似度计算方法研究

在分析传统语义相似度计算方法的基础上,综合考虑了边的深度、密度、强度及两个概念的语义重合度、层次差等主要影响因素,提出了一种基于语义树的概念相似度计算方法,并验证了该算法的合理性.     

基于模糊语义的本体概念相似度计算算法

针对现有本体概念相似度计算方法无法处理概念特征属性的模糊性问题,基于本体的语义结构特点提出了通过语义扩展集来对概念特征进行描述的方法,并在此基础上定义概念的模糊特征集合。在特征的量化过程中,充分考虑了本体概念相似度的不对称性、概念的层次深度及区域密度对相似度的影响,最后,通过模糊集合之间的相似度来衡量本体概念的相似度。在通用数据集上的实验表明,该方法的相似度计算性能要优于以往的计算方法。     

基于医学本体的语义相似度算法研究

基于本体的信息检索技术能够提高在复杂环境中的信息检索效率,而语义相似度计算是基于本体的信息检索技术的关键技术。在医疗领域本体的基础上,通过分析讨论了概念间的语义相似度与相关度,并对概念间的语义相似度与相关度的影响因素进行研究,提出了一种计算医疗概念间的语义相似度及相关度的数值,并得到两者综合值的计算模型。实验结果表明,该模型能够提高相似度数值的有效性,并通过对相似度数值的计算体现出医疗领域概念间的复杂关系。     

云环境下的语义本体构建及其在语义检索中的应用

随着云技术的广泛应用,云环境下的语义检索也逐渐成为重要的研究内容,而语义本体构建是首先需要解决的问题.本文首先提出了一种基于相似度计算的数据部署策略,综合考虑了概念之间的结构相似度和语义相似度,将对象数据最优化的部署到不同的虚拟机分别构建语义本体,并给出了相应的语义检索算法.     

XML文件搜索引擎结合语义关联空间的系统设计与实现

为了有效挖掘XML文档集中标签之间、结构之间的语义相似度,以便能够在检索时返回同义异构的XML数据,并对返回结果的质量进行语义级的评估,首先需要分析关键词之间的语义关系.为此,本课题首先研究如何通过分析XML文档集中结点内容的语义信息,抽取XML文档中关键词的语义类型以及关键词之间的语义关系;进而计算关键词间的语义相似...     

基于知网的词语语义相关度计算

现有的词语语义相关度算法大多单纯依赖于语义相似度算法,没有充分利用词语间的语义关系,导致其存在局限.在充分挖掘词语间的隐含语义关系基础上,将语义关系应用于语义关联度的计算,最终将语义相似度以及语义关联度结合起来,提出了语义相关度算法.实验结果表明,使用该计算方法得出的语义相关度更加合理,符合人的直观感觉.     

关于语义网的学习资源推荐算法研究

网络资源学习推荐算法是利用用户搜索提供的关键词和文档查询方式,来收集用户需求的学习资源集合及核心概念集合,根据概念间的关系分别对用户评价的学习资源集合语义相似度及核心概念间语义相似度进行计算,并以此相似度值来决定用户偏好的相似性,找到该偏好相似的最近邻居,以实现协同推荐学习资源。同时,应用学习对象概念来降低计算相似度的复杂性,并将此法用于计算语义网的学习资源推荐体系中,结果显示,此计算法能够改善资源推荐的效果,资源及新用户注册数量均显著增加。     

一种改进的基于路径的语义相似度计算算法

在概念之间的相似程度计算算法中,基于路径的语义相似度算法扮演着重要的角色.首先分析常用的几种基于路径的相似度计算算法,然后针对Wu和Palmer算法中存在的两个缺陷,提出了一种改进算法.从整体上来讲,这种算法的改进较为直观,容易实现,算法时间复杂度和Wu和Palmer算法类似.     

基于模式结构分类的本体映射方法

本体映射是语义集成的关键技术,本文基于本体的模式结构提出了一种自顶向下的本体映射方法,该方法在考虑四种基本映射关系并假定所有映射关系均为1:1的情况下,首先将本体描述为图,并将本体中的每个概念都定义为树,在此基础上给出了树中叶节点、非叶节点相似度的计算方法,通过概念分类将子树进一步合并,根据分类的结果重新组织图结构,最...     

基于KNN的汉语问句分类

汉语问句分类是问答系统中重要的组成部分,问句分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。利用知网(HowNet)义原树计算问句之间的语义相似度,并以此作为句子之间的距离度量,利用KNN算法构造分类器进行问句分类,并对最近邻分类算法、KNN分类算法及改进的KNN分类算法进行实验比较。结果表明加权的KNN分类器分类效果最好,达到了89.8%的精确率。     

异质网络中基于节点影响力的相似度度量方法

异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的链接结构,也保留了网络中的语义信息,同时区分不同类型节点对异质网络的作用.在异质信息网络环境下,通过启发式规则区分并量化不同类型节点的影响力权值,并结合网络链接结构和节点间语义关系,解决了提高相似度学习准确性的问题.实验结果表明,该方法能够有效地对异质信息网络不同类型节点进行相似度度量,可以应用在网络搜索、推荐系统以及知识图谱构建等不同领域.     

Service community construction method of internet of things based on semantic similarity

Internet of Things (IoT) as an important and ubiquitous service paradigm is one of the most important issues in IoT applications to provide terminal users with effective and efficient services based on service community. This paper presents a semantic-based similarity algorithm to build the IoT service community. Firstly, the algorithm reflects that the nodes of IoT contain a wealth of semantic information and makes them to build into the concept tree. Then tap the similarity of the semantic information based on the concept tree. Finally, we achieve the optimization of the service community through greedy algorithm and control the size of the service community by adjusting the threshold. Simulation results show the effectiveness and feasibility of this algorithm.     

An information Content-Based Approach for Measuring Concept Semantic Similarity in WordNet

Computing information content (IC) of a concept is a core issue for semantic similarity measures of IC-based. So far, little works focused on calculating the IC of multiple inheritance nodes. So in this paper, a new IC computing model is proposed to calculate the IC of node (including single inheritance node and multiple inheritances node) in WordNet. This model calculates the IC of the concept through the parameters hypernyms, hyponyms, relative depth, maximum nodes and siblings. Experimental results of “poison” snippet in WordNet taxonomy shows that this model can effectively deal with the cases of single inheritance and multiple inheritance. Meanwhile, the results indicate this model is sensitive to distinguish the IC value of nodes while one of relative depth, hyponym, hypernym or sibling is different. Based on proposed model, a taxonomical semantic similarity measure is proposed to compute the semantic similarity of multiple inheritance nodes. Finally, this paper compares proposed approach with other similarity measures based IC in the given fragment of WordNet classification tree, and the results show that the proposed similarity approach acquires good performance.     

一种基于WordNet的短文本语义相似性算法

 短文本语义相似性计算在文献检索、信息抽取、文本挖掘等方面应用日益广泛.本文提出了一种短文本语义相似性计算算法ST-CW.此算法使用WordNet和Brown文集来计算文本中的概念相似性,在此基础上提出了一个新的方法综合考虑概念、句法等信息来计算短文本的语义相似性.在R&;B及Miller数据集上进行实验,实验结果验证了算法的有效性.     

基于知网的语义相似度的改进算法

词语语义相似度计算方法的研究是当前智能信息服务系统研究的重点,它在多个领域都有着充分的应用。本文是在其他学者的研究基础上,基于《知网》提出了一种语义相似度的改进算法。这种算法不仅考虑了"义原"在描述概念时的作用,同时也考虑到了符号在描述概念过程中的作用。实验证明这种算法更加合理。     

基于语义的网络安全策略层次依从性分析

Network security policy and the automated refinement of its hierarchies aims to simplify the administration of security services in complex network environments. The semantic gap between the policy hierarchies reflects the validity of the policy hierarchies yielded by the automated policy refinement process. However, little attention has been paid to the evaluation of the compliance between the derived lower level policy and the higher level policy. We present an ontology based on Ontology Web Language (OWL) to describe the semantics of security policy and their implementation. We also propose a method of estimating the semantic similarity between a given higher level security policy and the lower level ones to evaluate the compliance for the policy refinement approach. The method is verified in the case study. The experimental results demonstrate that the proposed method evaluates the semantic similarity between policy and implementation accurately, and that the algorithm of concept similarity analysis reflects the subjective similarity judgment of policy and implementation more accurate than the other algorithms.