一种新的语义相似度计算方法

在信息检索领域,基于不精确的语义信息进行查询,需要用户多次进行筛选,降低了查询效率,因此,语义相似度计算的精确性至关重要.目前,人们主要利用概念词的距离、内容、属性等信息进行语义相似度计算,其中综合距离,信息内容和概念词属性等因素的混合式语义相似度计算方法是比较热门的方法,但该方法进行语义相似度计算时,权值的确定是根据专家的经验,人为的进行确定,具有一定的主观性,影响了语义相似度计算的准确性和客观性.因此,本文提出了一种新的混合式语义相似度计算方法,采用模糊优化的思想确定混合式语义相似度计算方法中的权值,避免了主观性,使语义相似度的计算更准确,查询结果更符合人们的需求.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1.….K wk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk-Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。
     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.     

基于集合论的中文问答系统查询扩展

在汉语问答系统中,当用自然语言问句进行文档检索时,由于问句比查询词包含更多的语义信息,因此必须进行查询词扩展以提高信息检索的性能.通过分析已有的查询扩展方法,提出了基于集合论的查询扩展新方法.它结合了3种传统的查询扩展方法:语义词典法、自动相关反馈法和问题类型词.实验结果表明该方法在Web检索方面是有效并且优于传统的方法.     

领域本体中的概念相似度计算

借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了RDF Schema构词所描述的本体概念相似度计算方法,并利用该方法对农业知识本体(AO)所描述的部分概念进行了相似度计算和分析.结果表明,该方法可以定量地分析概念、特性之间的相似度,并可以指导基于领域知识本体的语义查询中的概念集扩充和查询结果排序.     

本体中概念间语义相似度和相关度混合计算方法

语义相似度计算广泛应用于自然语言处理中,但现有语义相似度计算方法没有充分挖掘本体结构中概念间的关系.笔者针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种计算概念间语义相似度和相关度的混合方法.从有向边包含的特征属性对语义距离进行扩展,结合概念深度,将语义距离转换成语义相似度,通过引入概念间相关度计算,使最终概念语义相似度计算更加精确.并将该方法与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.     

基于本体的应急案例相似度算法研究

文章分析了当前案例相似度和语义相似度,提出了针对应急案例语义相似度计算方法。该方法可以定量地分析OWL所描述概念、特性之间的相似度,为应急案例库语义查询中的扩充概念集和查询结果排序打下基础,进一步提高应急决策支持系统的效率。     

细粒度语义网检索

语义网的有向标记图数据模型决定其在内容检索方面与纯文本、超文本或半结构化文档检索存在较大差异.现有检索模型和相似度计算方法不能完全满足对语义网的检索和评价.该文以资源这种较细粒度作为检索单元,考虑查询关键字在资源内容中的频率和结构分布,提出一个细粒度语义网检索模型,并扩展了相似度计算公式和倒排索引结构.在语义网挖掘系统(semantic web aiding rich miningsystem,SWARMS)中实现了该模型及相关算法.在SourceForge和DBLP两个测试集上的实验表明,该模型能够结合语义网结构查询与基于关键字的内容查询,在相同查全率下查准率是单独应用结构或内容查询的两倍左右.     

基于词间语义相关度的搜索结果聚类算法

将查询结果根据内容进行聚类是提高搜索引擎服务质量的关键技术之一.搜索结果聚类时只能从文档标题和文档片段中抽取有限信息,传统聚类方法难以准确计算其相似度.提出了一种基于词间语义相关度的搜索结果聚类算法,该算法以词为聚类的核心,词所出现的文档为词的属性,根据词在搜索结果文档中共现的情况来划分类别.该方法可以充分利用词间的语义相关性,类别划分后即可确定类名.实验结果表明,对搜索结果聚类时与K-Means和STC算法相比,质量上有所提高.     

基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法

传统的基于关键词匹配的查询方法因查询词短少,微博博文短小,容易引起歧义性,对查询效率有较大影响.提出一种基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法,首先结合安全领域文档构建安全领域本体知识库,然后利用本体提供的语义知识对初始查询词进行扩展,再结合局部查询反馈对候选扩展词集进行筛选,最后通过二次查询和迭代操作得到最终查询结果.实验结果表明,基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法比基于关键词的查询扩展算法、基于本体的查询扩展算法和基于"伪相关反馈"的查询扩展算法有更好的查全率和查准率.     

基于特定问题类别的汉语问答系统查询扩展

针对汉语问答系统的特点,提出一种通过统计问答对方式获得各种问题类别的关联词,并根据类别关联词进行查询扩展的方法.在计算问题和答案文本相似度时,实现了一种基于最小匹配距离的计算方法,该方法充分考虑了查询词及查询扩展词在文本中的词频及位置分布信息.实验结果说明在汉语问答系统答案文本检索中,按照问题类别关联词进行查询扩展比未进行查询扩展在性能上有很大的改进.     

基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法

提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法.该方法分为两步:第一步采用基于问句句型模板规则匹配的方法提取问句语义表征;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度.采用该方法开发了一个面向常问问题集(FAQ)的问答系统.实验结果表明,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为85%.     

基于本体的信息检索系统模型

针对基于关键字的传统查询方法存在的不足,提出一种面向语义查询的信息检索模型.该模型将信息检索方法与语义Web技术相结合,通过基于本体的知识库实现用户对文档库的语义查询;同时,综合考虑语义检索和关键字检索两种情况,提出一种相似度计算方法,有效地满足了用户对Web信息资源的要求,并为以后的语义检索研究奠定了理论基础.     

基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法

当搜索日志存在查询词稀疏性和时效性问题时,基于搜索日志的查询扩展方法无法保证查询扩展的质量,无法满足具有时效性查询请求的需求.提出了基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法,通过发掘搜索日志中用户查询词和相关文档的关联关系,抽取查询扩展词,并用局部上下文从相关文档集中提取出频率较大,同时具有时效性的查询扩展词.通过对查询扩展词的查询性能和时效性的计算,该方法为原始查询补充更高质量的查询扩展词.实验结果表明,该方法能够有效地提升准确率和召回率,使原始查询获得更好的查询性能.     

基于扩展关系的信息量计算方法

针对传统信息量计算方法中仅考虑WordNet内的上下位关系,而未考虑部分整体关系问题,提出一种基于扩展关系的信息量计算方法,并验证了该方法的优越性.应用该方法能改进词语或概念的语义相似度计算结果.     

结合本体的贝叶斯网络信息检索模型的研究与实现

针对信息检索模型检索性能的问题,将本体及本体语义相似度度量方法运用于基于贝叶斯网络的信息检索模型中,通过利用领域本体表达信息的规范性及本体语义推理的准确性对查询需求进行扩展,提高查询的性能。给出了信息检索模型和概念语义相似度计算及查询检索方法与过程,实验证明该方法在一定程度上能够提高检索系统的性能。     

基于本体的图书检索系统的研究

针对传统图书检索系统只是基于关键字的检索,无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,并设计了语义扩展算法和相似度算法,实现语义分析、语义扩展和相似度计算等功能,建立基于本体的图书信息检索的系统模型．结果表明,该系统能够在一定程度上增强检索系统的语义处理能力,改善传统检索系统的漏检、无效检索和检索结果过于无序和冗杂的缺点,使检索效率得到了改善．