一种综合概念相似度计算方法

针对在本体间异构系统知识集成问题上,对本体映射中概念相似度计算存在的一些不足之处,提出了一种改进的方法。先分别计算基于实例的概念相似度、基于概念名的相似度和基于属性的相似度,然后进行加权合并形成新的综合相似度计算方法,最后进行简单验证进而根据本体和本体中概念的特点,设计了一种改进的相似度的计算方法。改善了相似度计算中存在的片面性和不完善性问题,提高了本体映射的查全率和查准率。     

本体映射中概念相似度计算的改进

通过对目前各种本体映射方法的分析,提出一种改进的本体映射的方法.该方法考虑了概念的名称、实例、属性、关系对相似度计算的影响,使概念相似度的计算更加全面、准确.     

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。     

一种改进的基于领域本体的概念语义相似度算法

首先,分析相似度计算的几类方法,然后提出一个改进的基于本体的相似度计算方法。方法同时考虑了与被评估概念相关的所有上下位关系,本体中的有向边和概念属性。经实验验证,该方法简单有效。     

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。     

基于本体的概念相似度计算模型研究

概念相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容.通过对传统相似度计算方法进行分析,提出了一种改进的概念相似度计算模型.该计算模型在计算相似度时不仅改进了语义距离、层次差、语义重合度的计算方法,还考虑了节点密度和有向边类型对相似度计算的影响.实验结果表明,该方法充分利用了本体层次树的结构特点来计算概念之间的相似度,全面地量化了本体概念节点间的语义相似度,提高了概念间相似度计算的准确性.     

基于本体的上层概念间相似度计算的研究

针对本体对其上层概念进行了具体划分,单纯地计算概念间语义相似度不能满足实际应用需求的问题。提出一种基于本体底层概念间相似度计算上层概念间相似度的方法;该方法通过比较底层概念间相似度获得初始上层概念间相似度,然后结合影响概念间相似度的密度系数,完成上层概念间相似度计算。实验结果表明了该方法有效。     

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.     

一种改进的基于相似度的本体映射方法

本体映射是解决本体异构的通用方法.发现来自不同本体的元素间的关系的过程可以转化为它们之间的语义相似度的计算, 本文从名称、结构、实例、属性四个方面改进相似度计算方法,并给出融合的相似度计算公式,通过实验说明新相似度计算方法在实际应用中是有效的.     

跨本体概念间相似度的计算方法——MD4模型

MD3模型是一种系统的跨本体概念间相似度的计算方法,这种方法无需建立一个集成的共享本体。在MD3模型的基础上,充分利用本体对概念的描述信息,重点讨论了跨本体概念间非层次关系相似度的计算,把MD3模型扩展到MD4模型,使得概念间相似度的计算在理论上更全面、更精确。     

一种模糊概念相似度的计算方法

由于现有的经典本体映射方法以及相似度计算方法无法处理模糊信息,因此它们都无法计算模糊概念之间的相似度.为此,提出了一种新的基于向量空间模型的模糊概念相似度计算方法SimFC-VSM(similarityoffuzzyconceptbasedonvectorspacemodel).SimFC-VSM方法首先利用模糊本体中的模糊关系构建向量空间模型;然后将模糊概念表示成此向量空间模型中的向量;最后通过向量运算的方法来计算模糊概念之间的相似度.因此,所提出的方法SimFC-VSM可以有效地利用向量空间模型来计算模糊概念之间的相似度.     

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.     

基于变换模型的本体相似度计算与本体映射（英文）

本体相似度计算是信息检索的重要研究课题并广泛应用于计算机科学的诸多领域.运用变换模型提出本体相似度计算和本体映射的新算法.通过排序学习函数,将本体图映射成实直线,将本体图中的顶点映射成对应实数.通过比较本体图中顶点所对应实数的差值来判断两个顶点的相似程度.两个实验显示,所提出的算法对计算本体相似度和建立本体映射是有效的.     

基于变换模型的本体相似度计算与本体映射(英文)

本体相似度计算是信息检索的重要研究课题并广泛应用于计算机科学的诸多领域.运用变换模型提出本体相似度计算和本体映射的新算法.通过排序学习函数,将本体图映射成实直线,将本体图中的顶点映射成对应实数.通过比较本体图中顶点所对应实数的差值来判断两个顶点的相似程度.两个实验显示,所提出的算法对计算本体相似度和建立本体映射是有效的.     

语义相似计算驱动领域自动问答

研究实体相似性的认知心理特征和受限领域自动问答(QA)系统的形式特点.基于结构对齐和几何相似模型,把词语概念描述分解为属性部分和语义角色部分,各部分结构分别对齐后,计算对齐义原的关系距离,加权组合计算词语的相似度.该方法也适用于解析成语义向量表示的疑问句的相似度计算.融合通用本体、领域本体和领域知识文本,构造了支持语义计算求解某一银行QA问题的知识库.实验表明,该方法可以提高领域QA系统的用户满意度.     

改进的多策略本体映射方法

针对本体映射时未充分考虑语义信息以及运算效率的问题, 提出了一种改进的多策略本体映射方法--ReMAP。对初步得到的初始概念集基于相关度计算进行简化, 以减少参与映射的概念; 为提高映射质量, 在进行概念相似度计算时, 充分考虑本体概念的语义信息, 对概念名称进行语义分析, 将其融入概念名称相似度的计算结果, 并通过制定映射规则对不良映射进行校正处理。算法验证选取OAEI2007 标准测试集, 通过查全率、查准率与F-measure 值对实验结果进行对比分析, 验证了方法的有效性。     

一种改进的本体映射方法

针对目前本体映射中概念相似度计算所存在的问题,提出了一种改进的本体映射方法。该方法首先根据两个概念名称相似性过滤出最相关的概念,减少概念相似度的计算;然后基于概念实例、概念属性、概念关系计算概念相似度,并进行综合;明确了本体映射步骤;最后对相关工作进行了分析比较。     

一种改进的基于本体概念相似度计算方法研究

知网是一个英汉双语本体,含有丰富的语义知识.在综合考虑了知网中义原重合度、义原差度、层次深度等因素的基础上,提出了一种新颖的义原相似度计算方法,并在义原相似度计算的基础上,通过改进的匈牙利算法来计算基于知网的概念相似度,最后通过实验验证算法的有效性,与基于WordNet的方法相比,文中提出的基于知网的相似度计算一样可以取得较好的精确度.     

一种改进的本体概念相似度计算算法

概念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。根据概念之间错综复杂的关系,可将本体结构看成一个有向无环图。从多个角度出发考虑各种影响有向边权重的因素,通过计算有向边在本体层次图中的相对重要性计算本体中任意两概念的语义距离,由此得到它们的语义相似度。实验结果表明:该方法具有很高的效率。