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。     

一种优化的基于领域本体语义距离的概念相似度计算模型研究

针对概念相似度计算方法存在的不完整性和片面性的问题,通过对现有概念相似度几种计算方法分析与研究,提出一种优化的基于领域本体语义距离的概念相似度计算模型.该模型综合考虑了概念之间的关系、有向边节点密度、层次深度、方向因子等因素对概念相似度计算的影响,通过分析,优化后的模型有效地提高了概念相似度计算的准确性.     

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.     

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.     

语义地理信息服务的三级匹配发现算法

目前地理信息服务缺少语义描述和发现算法.借鉴本体语言服务(ontology web language for services,OWL-S),构建地理信息服务的语义模型,提出一种基于语义模型的地理信息服务发现算法.在SI/SO匹配中利用本体分类树,将本体相似度求解转换为分类树中节点距离求解的方法.实验证明,该算法不但能区分匹配等级,而且能区分同一匹配等级之间的相似度大小,能较好地满足地理服务发现的需求.     

基于语义距离的领域本体概念相似度研究

简要介绍了本体的概念及其分类,在提出的基于语义距离的领域本体概念相似度计算方法中,充分考虑了影响语义距离计算的四大因素,还考虑了概念相似度计算的非对称性,能够较真实地反映概念之间的语义关系.     

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.     

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.     

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。     

一种新的本体的概念语义相似度计算方法

提出了一种新的语义相似度计算方法。该算法结合了被评估概念的高度、路径长度和公共细化度（specificity）;改进了基于路径的语义相似度算法,利用本体结构,引入基于信息量算法的思想,使得新算法能够获取更多的语义信息,同时又不需要对于文本数据进行预处理;考虑本体中簇的粒度对本体的相似度计算有一定影响,在公式中添加概念在本体中的高度信息,达到低层次的概念间共享的信息要比高层次的概念间共享的信息更多。为了评估所提出的新方法,在实验中,用标准的生物医学系统命名法－临床术语（systematized nomenclature of medicine-clinical terms,SNOMED CT）作为输入本体,用已标注好的概念对集合作为数据集。实验结果表明,所提出的方法不仅保留了基于路径算法的简洁性,还优于现有语义相似度算法,证明了所提出方法的有效性。     

基于词法、句法和语义的句子相似度计算方法

为了解决现有句子相似度算法未考虑句子语义信息的问题,提出了一种基于词法、句法和语义的句子相似度计算方法.将句子相似度分为词法层、句法层、语义层3个层次.在词法层,通过构建句子的词汇相似度矩阵和数字序列相似度矩阵来计算词法相似度;在句法层,使用概念词汇转化成的RDF三元组相似度来计算句法相似度;在语义层,基于本体树状结构中最短路径表示的语义距离来计算语义相似度.然后,提出句子语义相似度计算模型,采集图书领域句子对作为测试集,构建图书领域本体作为知识源.实验结果表明,所提方法具有更高的准确率和召回率,其F-度量值达0.649 9,与余弦相似度算法、基于编辑距离的算法和基于TF-IDF的算法相比分别提高约12%、17%和16%.     

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.     

基于语义路径覆盖的Gene Ontology术语间语义相似性度量方法

进行GO(gene ontology)语义相似性度量是解决生物学数据集成中语义异构问题的重要方法. 传统方法主要是基于距离的度量和基于信息量的度量.文中提出了一种基于语义路径覆盖的度量方法，并实现了其中Combine算法.该算法首先计算出每个节点的信息量，然后分别计算两个节点的语义路径的交的节点信息量之和以及这两个节点语义路径的并的节点信息量之和，将这两者之间的比率作为相似性度量值.实验结果表明该算法具有较高的相关系数.     

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。     

扩展主题图本体融合策略与算法

针对分布式建立与存储的领域本体主题图在融合过程中的语义与结构重复问题以及冗余信息的判断与消除问题,提出了基于语义词典与语料库相结合的主题图融合算法(TMMC),给出了概念相似度计算以及同义关系、整体部分关系等的处理方法.对本体中概念进行基于HowNet语义词典及其他语义词典的多层次相似度计算,定义概念间不同语义关系的融合规则,针对专业领域本体中大量术语词典未收录的问题,提出基于语料库的概念相似度算法,并对计算机教育专业领域扩展主题图进行了融合实验.实验结果表明,TMMC提高了融合的准确率与查全率.     

基于本体的语义相似度计算研究

语义相似度计算在自然语言理解与处理、信息检索、知识获取、机器翻译等领域具有重要作用.近年来,随着知识本体和知识图谱研究的深入,面向复杂关系处理的结构化知识表达手段更为丰富和强大,从而推动了基于本体的语义相似度计算方法的快速发展.基于本体的语义相似度计算大致分为基于距离的方法、基于信息量的方法、基于属性的方法和混合式方法 4种代表性方法.回顾了上述方法的发展脉络,分析了各自的基本思想和主要实现方法,并对其优缺点进行了系统比较.最后总结了语义相似度的评测方法,并在此基础上,展望了基于本体的语义相似度计算方法的发展方向.     

基于地名本体的加权语义相关度算法研究

针对现有地理数据空间检索方法以简单字面匹配为核心、缺乏推理能力等问题,根据地理信息科学中的空间拓扑理论,提出一种基于地名本体的加权相关度算法.该算法考虑到不同的空间拓扑关系在语义检索应用中的重要程度不同,从而赋予地理空间本体关系不同的权值,并体现了其与语义距离的反比关系.通过地名本体实例验证,表明经加权后的语义相关度算法在语义检索应用中可以达到更好的检索效果.     

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。     

面向医学领域的概念语义本体相似度度量理论与方法研究

领域本体概念相似度已被广泛应用于医学诊断知识库,为克服概念交互过程中所存在的概念度量准确率较低以及领域概念相似度语义融合不充分等问题,提出面向医学领域的概念语义本体相似度度量理论与方法。立足于领域本体结构特征,首先分解了概念层次结构所包含的语义信息,提出基于属性的计算模型,然后在结构层次中求出概念间的最小不可约集合,通过对集合中的语义模型引入调节因子,提高领域概念的融合效率。算法分析以及实例证明该方法能有效提高本体概念融合的准确性。     

基于本体的语义相似性算法研究

随着语义Web不断发展,本体数量不断增加,为了增强Web服务语义的精确度,利用网络距离模型方法中概念层次结构树的结构信息、信息论模型方法中概念的语义信息量来进行边的权重计算,提出了一种用最短路径距离来计算概念间语义距离的简便方法.