基于本体分类结构计算医疗领域语义相似度的方法

相似度计算能提高从医疗源数据进行信息检索的效率并使得异构临床数据的集成变得更加容易。不同学者基于单个医疗本体,将经典的相似度计算方法用于医疗术语的相似性评估。本文选定基于距离的LCH方法,依据Pederson基准,对比该算法在基于MeSH、SNOMEDCT、UMLS本体时的相关度值,并就计算结果进行分析和解释。     

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.     

一类新的Vague集相似性度量方法

Vague集之间的相似性度量是近似推理的重要研究内容,本文从研究入手,给出了一种基于大小和不确定度的Vague集相似性度量方法。并与以往的相似性度量方法进行比较,指出其它方法存在的不足以及本方法的优越性。     

基于领域本体的XML模式元素的相似性

XML模式和领域本体是语义Web的两个关键特性,评价概念间的相似性正成为电子商务和事务处理的基础。通过利用领域本体,提出了评价XML模式元素的相似性方法。     

一种基于EMD的文档语义相似性度量

针对基于EMD(Earth Mover's Distance)的文档语义相似性算法不满足度量公理因而难以在信息检索与数据挖掘中推广应用的问题,该文提出了一种新的基于EMD的文档语义相似性度量--Mdss EMD(Metric fordocument semantic similarity based EMD).首先在分析EMD及现有改进方法缺陷的基础上,给出了文档宽度、虚拟项的概念;随后通过增加虚拟项来对齐文档矢量的总权值,使所有度量公理得到满足;最后,为提高该度量的适应能力及处理速度,还实现了虚拟项相似距离的弹性设计并对EMD算法进行了简化.该方法把EMD扩展到度量空间中来,很大程度上提高了EMD的索引能力与精度,初步实验表明,Mdss EMD的整体性能优于原EMD及现有其它类似方法.     

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.     

基于概念语义协商的服务Agent划分

 服务参与者Agent之间使用异构的私有本体概念构造消息并进行交互,会由于消息语义的错误理解而影响服务发现的效率和结果的准确性.提出使用概念语义协商的方法改善服务Agent之间的理解能力;定义了服务Agent模型和本体概念解释元组,设计了服务Agent协商行为原语以及协商请求和响应协议;根据概念语义协商结果对私有本体进行更新并根据本体概念理解的相似度对参与服务的Agent进行划分,使功能相近且能互相理解的Agent处于相同的服务社区.实验表明,通过语义协商的服务Agent划分方法,能够有效提高同一服务社区服务Agent之间的概念理解程度,在协商概念数为2和8时,该方法较其他方法能够将概念理解错误率减少平均大约30%.     

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。     

基于相似性计算的领域模型语义查询

为提高领域资产库的复用能力,解决领域模型与用户的个性化需求不能完全匹配时仍能为目标应用系统的构建提供支持的问题,提出了领域模型语义查询算法.通过服务模型相似度计算结果,建立同一问题域中同类模型之间的语义关联,并以此为基础,提出领域模型的语义查询算法.最后介绍了该算法在领域建模平台中的应用.     

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。     

基于混合语义相似度的服务匹配方法

服务匹配已经成为服务计算领域的一大热点.合理的服务匹配算法可以帮助服务需求者寻找到满足自己需求的服务.在分析现有的服务算法基础上,提出基于混合语义相似度服务匹配方法MSSMA（Mix Semantic Similarity Matching Algorithm）.将比较成熟的语义相似度算法和基于匹配等级的计算方法相结合,从而提高服务匹配的精度.     

基于树状结构的语义相似度计算方法分析

文中提出了基于树状结构的语义相似度计算方法.结合概念节点之间的语义关系、语义距离、概念节点的深度、密度对语义相似度的影响,利用树的层次关系来表达概念节点之间的语义信息,并对概念节点密度的计算进行改进,加入了可调节的参数,以适应不同的情景.通过实验验证了该算法在查准率方面具有较强的优越性.     

基于参数相似度的语义Web服务组合研究

本文在分析现有相关研究基础上,提出了基于参数相似度的信息类Web服务组合方法,详细描述了基于本体的方法得到词汇相似度和基于人工智能规划(AI Planning)的自动信息类Web服务组合方法.该方法可以根据用户需求直接生成服务组合序列,整个Web服务的组合和调用完全绑定在一起,直接将组合结果返回给用户,同时保证组合的效率和质量.     

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.     

一种基于语义相似度的P2P数据查询方法

目前P2P网络中数据查询在语义方面的研究较少,而基于DHT的数据检索只支持准确查询,导致查询准确率不高,但是好的索引项的建立会给查询带来很大的方便。本文结合了RDF和Word Net在语义方面的特点提出了一种新的简易RDF概念列表来表示文档,并通过计算语义相似度来决定输出结果的P2P数据查询方法。仿真实验证明本文方法可以较好的提高查询成功率。