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.     

本体映射中概念相似度的计算

本体是客观世界知识的表现形式,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键．在分析现有相关技术的基础上,借助语义相似度度量技术找到不同本体间相同或相近的概念对的计算方法,同时用于本体映射过程中．实验证明,该方法具有良好的效果．     

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。     

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。     

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。     

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.     

本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法

利用粗糙集及条件信息熵的相关理论,针对基于相似度计算的本体映射方法在相似度融合时权重过分依赖专家参与等问题,给出一种自动确定权重的策略,并通过实例验证了该方法的可行性.该方法充分考虑在信息量不确定情况下,用各属性对系统信息熵的影响程度确定各属性在当前信息系统中所占的权重,从而使本体的自动化映射和语义网的实时服务成为可能.     

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.     

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.     

基于领域本体的语句相似度研究

语句相似度计算是设计和实现智能答疑系统的关键技术.由于智能答疑系统一般面向受限领域的特点,在构建出其领域本体的基础上,利用本体语义树计算词汇相似度,从而计算出语句的语义相似度.最后,设计了一个实验模型验证了该语句相似度算法的有效性.     

基于图学习的本体概念相似度计算

根据边的类型、顶点深度、边的密度和强度以及边关联的两顶点的属性计算有向边的权重,通过图学习正则化模型得到优化函数.将本体结构图中每个顶点映射成一个实数,通过比较实数间的差值判断两概念的相似程度.实验表明该方法对于计算本体概念间的相对相似度是有效的.     

基于领域本体的概念格语义匹配

本体作为语义网的重要工具,是对共享概念模型的形式化规范说明.领域本体更是说明了一个领域特定的概念定义和概念之间的关系,提供该领域中发生的活动以及该领域的主要理论和基本原理等.提出了一种基于领域本体的概念格语义匹配方法,以提高匹配的精确度.     

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.     

基于领域本体概念划分的语义标注方法

对当前的基于领域本体的语义标注方法进行了说明和分析,提出了基于领域本体概念划分的语义标注方法.该方法将领域本体中的概念分为特有概念和普通概念,先用一般的领域本体标注算法计算特征词的权值,再对普通概念特征词的权值进行调整,最后结合水稻领域进行试验.实验表明,该方法在保证查全率的基础上,提高了普通概念特征词的查准率.