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%.     

一种基于混合语义相似度度量方法的本体元匹配技术

目的通过混合多种语义相似度度量方法来提高本体匹配的质量。方法构建一种新的语义相似度度量方法的组合框架,综合考虑组合过程中存在的2种情况来提高混合语义相似度度量方法的有效性。结果通过同国际本体匹配结果评价竞赛(Ontology Alignment Evaluation Initiative, OAEI)参与者的比较结果表明本文所提出的方法是有效的。结论本文提出的混合语义相似度度量方法能够有效组合基于知识库和字符串的语义相似度度量方法以识别异质的本体概念,从而提高本体匹配结果的质量。     

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.     

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.     

基于特定领域的加权语义相似度算法研究

信息检索模块是自动问答系统中的主要组成部分.实现问题检索的关键问题是句子相似度计算问题.提出的基于特定领域的加权语义相似度算法,首先计算FAQ库中某问句关键词的权重,再利用语义相似度方法,分别计算目标问句各分词与FAQ库问句关键词的相似度矩阵,最后求得2个句子的最终相似度.逐一计算和比较目标问句与FAQ中每个问句的相似度,在大于一定阈值时,最大相似度所对应问句答案输出给用户.由于考虑词语语义和权重2方面信息,实验表明其具有较好的匹配效果.     

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.     

基于自动编码器的句子语义特征提取及相似度计算

句子特征提取与相似度计算是自然语言处理中的重要问题.目前汉语句子相似度计算方法不能全面考虑句子语义,因而导致相似度计算结果不够准确.提出了基于深层稀疏自动编码器的句子语义特征提取及相似度计算算法.首先将句子表示为高维、稀疏向量,进一步利用深度无监督学习句子非线性特征,即将高维、稀疏向量变换到低维、本质特征空间,此过程是一种更为纯粹的端到端的学习,避免了建立停用词表、分词等工作,最终得到可直接用于句子相似度计算的低维特征表示.实验结果表明,提取到的句子特征应用于句子相似度计算,与基于关系向量模型的句子相似度计算方法相比,提高了相似度计算准确率,计算的时间复杂度仅为O(n).     

Web表格中本体实例自动获取方法

当前许多领域信息都采用表格形式展现,因此,如何从表格中抽取本体逐渐引起了人们的关注.为了提高从Web表格中抽取本体实例的准确性,提出了基于语义相似度的词汇语义类的获取方法.该方法采用了基于SVM的语义相似度计算方法,提高了判断语义相似度的准确性,克服了以前依靠句法相似度分析表格结构存在的局限性.最后,根据实验结果,对该方法的性能进行评估.实验结果显示,该方法可以有效地从Web表格中抽取本体实例.     

基于语义的Web服务发现机制的研究

在对Web服务和领域本体研究的基础上,把语义网和Web服务相结合,提出了一个售票领域本体模型,用本体中丰富的关系表达传统Web服务所不能表达的语义,依据Web服务描述本身的特点,对基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种不同于关键字匹配的基于语义距离的Web服务匹配算法。