一种本体概念的语义相似度计算方法

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.     

一种基于本体的概念语义相似度计算研究

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.     

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。     

一种基于本体的句子相似度计算方法

提出了一种基于树结构本体的句子相似度计算方法。利用本体概念与句子中关键词之间建立的语义索引,构建句子与本体间的直接和间接语义联系,据此提取描述句子的语义向量,从而计算句子间的语义相似度。应用微软研究院的意译语料库(MSRP)对本方法进行了验证,结果表明:与相关的计算方法相比,本方法在不完备附加信息应用前提下获得了较好的准确率和召回率。     

基于本体的概念语义相似度度量

针对概念语义相似度度量问题,提出结合基于图理论和信息量2种方法的语义相似度度量算法。计算2个概念在概念图中连接的路径长度、局部密度以及在连接2个概念之间的路径上连接关系的连接力度,结合连结路径权重和信息量来度量概念之间的语义相似度。实验结果表明,该算法能取得较好的度量效果。     

一种计算组合词汇语义相似度的方法

对语义相似度的研究,已产生了许多计算模型和计算方法.这些模型和方法大多集中于简单词汇之间的相似度计算,很少有涉及两个或多个词汇组合的相似度计算.在本体匹配与服务发现的过程中,与本体有关的概念不可避免的会出现由两个或多个词汇组合成的组合词汇.在WordNet相似度计算基础上,综合考虑了词汇间的各类相似度,提出了一种计算组合词汇的语义相似度的方法.实验表明,该方法能有效提升相似度计算的有效性和准确性.     

改进的本体语义相似度计算方法

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。     

一种综合的概念语义相似度计算方法

针对概念语义相似度计算的片面性和不完善性问题,该文提出了一种综合的概念语义相似度计算方法。首先,基于传统的语义距离模型,综合考虑了有向边的类型、深度、密度、方向等因素,计算概念相似度;然后,根据本体的五元组组成元素,分别计算概念相似度;最后,使用sigmoid阈值函数求得各个相似度对应的调节因子值,并进行综合,实现了调节因子与各个相似度的自适应。实验证明,该方法有效且精确。     

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.     

一种改进的概念语义相似度计算方法

针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种改进的基于语义距离的概念间语义相似度计算方法。从有向边包含的信息量、有向边的类型以及概念密度3个方面对语义距离进行扩展,将语义距离转换成语义相似度,通过引入不对称因子,使最终概念语义相似度计算更加精确。将该方法与基于信息量方法、基于距离方法及人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性。     

信息检索中语义相似度算法研究

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。     

针对构件测试本体的语义相似度计算方法

为了提高构件测试信息的检索效率,针对现有本体语义相似度计算方法作用于构件测试本体时容易出现漏检的问题,提出一种结合本体概念和属性的综合语义相似度计算方法。该方法首先结合概念的结构、层次、子代节点个数和祖先节点个数等因素计算概念相似度;然后,结合属性的概念相似度和数据类型相似度计算属性相似度;最后,综合概念相似度和属性相似度计算本体的语义相似度。实验表明该方法可以有效应用于构件测试领域及其他领域的信息检索。     

面向本体的语义相似度计算及在检索中的应用

检索是获取信息的重要方式。传统检索只停留在关键字异同的逻辑层面,忽略了语义层面的信息。以本体的知识组织体系为基础,以检索应用为目标,提出面向本体的文档和查询的语义向量表示方法,进而建立面向本体的相似度计算方法,为语义检索创造条件,检索结果关注语义层面的匹配。并在理论的指导下,进行实验和分析。     

计算术语间语义相似度的混合方法

提出一种基于有向无环图和内在信息量的计算语义相似度的方法。首先计算出两个术语基于所在有向无环图的子图,再分别计算两个子图的交集和并集。用内在信息量方法计算出两个子图的交集和并集包含的节点的内在信息量,再计算出交集的节点内在信息量之和以及并集的节点内在信息量之和,将两者的比值作为两个术语的语义相似度。实验结果表明,该方法具有较高的准确度。     

A semantic similarity metric combining features and intrinsic information content

In many research fields such as Psychology, Linguistics, Cognitive Science and Artificial Intelligence, computing semantic similarity between words is an important issue. In this paper a new semantic similarity metric, that exploits some notions of the feature-based theory of similarity and translates it into the information theoretic domain, which leverages the notion of Information Content (IC), is presented. In particular, the proposed metric exploits the notion of intrinsic IC which quantifies IC values by scrutinizing how concepts are arranged in an ontological structure. In order to evaluate this metric, an on line experiment asking the community of researchers to rank a list of 65 word pairs has been conducted. The experiment’s web setup allowed to collect 101 similarity ratings and to differentiate native and non-native English speakers. Such a large and diverse dataset enables to confidently evaluate similarity metrics by correlating them with human assessments. Experimental evaluations using WordNet indicate that the proposed metric, coupled with the notion of intrinsic IC, yields results above the state of the art. Moreover, the intrinsic IC formulation also improves the accuracy of other IC-based metrics. In order to investigate the generality of both the intrinsic IC formulation and proposed similarity metric a further evaluation using the MeSH biomedical ontology has been performed. Even in this case significant results were obtained. The proposed metric and several others have been implemented in the Java WordNet Similarity Library.     

一种改进的本体语义相似度计算及其应用

词语相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容.词语相似度的计算方法一般是利用大规模的语料库来统计.本体给词语间相似度计算带来了新的机会.利用本体结构上的ISA关系,提出了本体内部概念之间的相似度计算方法.实验结果表明,该方法能充分利用本体特点来计算相关概念之间的相似度.结合一个简单本体,介绍了如何计算概念间的相似度,及其在智能检索系统中的应用.     

一个基于语义元的相似度计算方法研究

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。     

一种综合加权的本体概念语义相似度计算方法

基于本体的概念语义相似度近年来在信息科学的多个领域获得了广泛的应用,其计算方法也为诸多学者所关注。分析现有基于本体的概念语义相似度计算方法的工作原理和优缺点,提出一种对概念共享路径的重合度和概念最低共同祖先节点的深度进行综合加权的概念语义相似度算法。该算法灵活简便、可扩展性强,能够应用于不同类型的本体。使用基因本体和植物本体的部分数据进行了实验并与两种现有算法进行了比较,实验结果证明了提出的计算方法的正确性和有效性。     

基于领域本体的概念语义相似度计算研究

通过对领域本体参照下传统概念的3种语义相似度的计算模型研究,针对这3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概念语义相似度计算模型.实验结果表明,该计算模型通过定量的分析利用本体构词所描述的概念、特性之间的相似度,可以指导基于领域知识本体的语义查询中概念集扩充和查询结果排序,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.