基于领域本体的概念相似度算法研究

随着本体技术的逐渐成熟,如何为本体搭建语义桥梁以实现知识的重用与共享成为新的研究热点。在分析现有相关技术的基础上,提出一种计算不同本体中概念间语义相似度的方法,该方法以基于距离的概念相似度算法为基础,同时对概念结构进行分析将两者结合,从而计算出最终的概念间语义相似度。实验证明该方法有效。该研究工作可以应用于面向Web的知识检索领域。     

基于领域本体的语义相似度计算方法研究

介绍了本体的相关知识和3种不同的领域本体语义相似度算法,针对这3种算法的视角和优缺点提出了改进的基于领域本体的语义相似度计算方法。该方法综合考虑语义距离、概念特征和信息量中多种语义相似度计算影响因素,较真实地反映了概念间的语义关系。     

基于OWL的本体映射中概念相似度计算方法的研究

随着网络上的本体越来越多,为了实现不同本体间的知识重用和共享,需要在本体间建立映射。而建立映射的关键在于找到概念相同或相近的实体对。借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了基于OWL构词所描述的本体概念相似度计算方法,该方法充分考虑了概念本身、概念属性、概念所处的层次结构和概念的OWL语义四个方面的语义相似度。     

基于ontology的智能答疑系统的研究

在受限领域自动问答系统中,用户问句的语义理解是提高查询效率的关键。提出了一种基于本体的自动问答系统模型,对领域知识本体的构建进行了研究。利用本体中丰富的语义关系,对用户的问题查询请求进行语义扩展,提高问答系统的准确性。     

基于本体的英汉翻译记忆系统的研究

在翻译记忆系统中,句子的语义理解是提高相似句子的匹配率的关键.提出了一种基于本体的英汉翻译记忆系统模型,以计算机文献领域的专业术语为范围构建了一个知识本体CSO,并引入本体的概念相似度进行模糊词对的相似度计算.实验证明,本体的语义信息能提高系统的匹配率.     

基于概念匹配的语义检索模型研究

传统的搜索技术,主要集中在关键字匹配方面,基本上没有涉及到语义层次,其查全率和查准率上都无法满足用户的需求;对于当前利用本体推理而实现语义检索的模型,对本体的完整性要求过高,检索范围也局限在某一特定领域;结合本体的知识,利用本体中概念之间关系,提出了一种基于概念匹配的语义检索模型,它减少了对本体完整性的过高要求和对本体的过分依赖,并在一定程度上实现了对用户查询的语义理解和概念区分,扩大了检索领域范围,提高了检索性能。     

基于Wup的语义相似度计算的全局本体语义

异构数据集成领域大量应用了本体研究方法来解决数据语义异构问题,其中有不少的语义相似度计算方法.因此,在WordNet环境下的语义相似度计算方法上,提出了Wup语义相似度计算模型框架用以解决两个局部本体之间的语义问题,并提出了构建全局本体的语义分析方法.     

基于Wup的语义相似度计算的全局本体语义

异构数据集成领域大量应用了本体研究方法来解决数据语义异构问题,其中有不少的语义相似度计算方法.因此,在WordNet环境下的语义相似度计算方法上,提出了Wup语义相似度计算模型框架用以解决两个局部本体之间的语义问题,并提出了构建全局本体的语义分析方法.     

基于实例和本体的甲骨文机器翻译方法研究

为解决基于实例的甲骨文机器翻译缺乏深层次语义分析的问题,引入了本体技术.采用实例和本体相结合的办法,分阶段实现甲骨文语句的机器翻译.基于实例的方法用于仅需浅层语义分析的句子,基于本体的方法用于需深层语义分析的句子.在对比分析甲骨文与现代汉语之间的内在联系基础上,建立了甲骨文知识本体,为机器翻译的词典和语义提供概念及其层次网络,解决甲骨文同义词、兼类词及词义消歧问题.实验结果表明:对常规的简单甲骨文语句,基于实例的机器翻译结果较好;对复杂的甲骨文语句,需要利用基于本体的机器翻译,其结果也基本满足研究需求.     

一种改进的概念相似度计算方法

本体在信息集成、语义网和知识管理等领域中被认为是重要的理论基础.本体映射的目的就是通过计算概念相似度找到本体中概念之间的对应关系,并制定出相应的映射规则.通过研究本体映射方法,设计出一种综合概念相似度计算模型,该模型充分考虑了概念的实例、定义以及结构等信息对相似度计算的影响,可以通过改变3个相似度分量的权值来适应不同本体间的映射,使模型具有通用性.结果表明,该模型能更有效地体现概念间的关系,使本体映射方法更加全面,并有更好的适用性.