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本文介绍了有关本体的知识以及在领域本体参照下三种语义相似度的计算模型,并针对这三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语义相似度计算模型.该计算模型的基本思想是:以基于距离的计算模型为基础,把概念的信息内容和概念的属性作为两个决策因子.实验结果表明,该方法能够比较准确地反映概
念之间的语义关系,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化. 相似文献
念之间的语义关系,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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改进的领域本体概念语义相似度计算方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于领域本体的树状层次结构,从路径距离、语义重合度、语义深度、语义密度和概念属性几个角度讨论并优化了领域本体概念语义相似度的计算方法。该方法在聚焦爬虫网页分析中的成功应用,充分验证了它对概念语义相似度进行量化的准确性。 相似文献
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领域本体的概念相似度计算 总被引:11,自引:1,他引:11
随着本体在信息检索、人工智能等领域的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为了本体研究的一大热点。当前领域本体中概念相似度的研究主要是利用概念的上下位关系进行计算,但这并没有完整反映出概念的语义信息。论文提出的算法将概念相似度计算分为两层,一层是概念语义初始相似度层,其主要利用概念之间的距离来计算概念的初始相似度。另一层是概念非上下位关系相似度层,其在概念初始相似度的基础上,计算概念通过非上下位关系体现出的相似度。最后通过综合计算,得到领域本体中概念的实际相似度。实验证明,该方法充分利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。 相似文献
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基于本体和相似图的概念语义相似度计算 总被引:1,自引:1,他引:1
概念语义相似度计算的研究是人工智能最基础和最重要的课题之一,借鉴现有的概念建模思想和工具,提出一种综合的计算形式概念分析中概念间语义相似度的算法.通过分析传统的计算方法,对存在的问题进行改进,结合领域本体和FCA的思想,通过相似图和候选属性对集合等定义计算FCA中概念间的语义相似度.应用实例的结果表明计算结果与人类的主观判断基本一致.文中的方法对概念间语义相似度计算是可行的,使用该方法可以获取在语义上和用户请求最接近的结果. 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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当前中文词语的本体概念相似度计算主要是利用知网来进行计算,但这种方法不能及时更新,对于新出现的词语往往无法操作.为此,提出了一种自动实时更新的本体概念之间语义相似度计算方法,加入搜索引擎这个因素,利用知网的结构严谨和搜索引擎可以时时更新来提高算法的性能,以适应不断的信息爆炸式的发展,最后进行了实验分析比较.试验结果表明,该方法能比较好地处理一些新词或词组的新概念,符合人的主观判断,又有一定的严谨性. 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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《计算机应用与软件》2018,(4)
为了实现本体概念的自动更新,减少对领域专家的过多依赖,给出一种基于语义相似度的本体概念更新方法 SSOCUM(Semantic Similarity-based Ontology Concept Update Method)。实现一种改进的基于Word Net的相似度算法,该算法在计算路径长度的基础上,综合考虑了概念的节点深度以及信息量对相似度的影响。为了弥补基于Word Net的相似度算法没有考虑概念属性所携带的语义信息的不足,加入属性相似度对其进行调整。通过实验对比,验证了改进算法的计算结果与标准数据集之间的皮尔森系数高于传统算法,计算结果更接近于人的主观判断。采用构建好的煤矿领域通风系统本体对SSOCUM算法进行实验分析。结果表明,SSOCUM算法有助于本体新概念的自动添加,并具有一定的准确性和有效性。 相似文献
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基于领域本体的语义标注方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础. 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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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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信息检索中语义相似度算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高信息检索的查全率与查准率,提出一种改进的本体语义相似度计算方法。该方法在语义距离的计算中加入了深度、密度、类型三种权重因子,并且综合考虑语义重合度、概念的属性对相似度的影响。通过实验分析,该方法比传统计算方法更加准确、有效。 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