利用本体技术的文本聚类模型

文本聚类作为一种自动化程度较高的无监督机器学习方法,能够实现对文本信息的有效组织、摘要和导航,近年来已经广泛应用在信息检索领域。笔者针对使用向量空间模型进行聚类时对于同义词和多义词的处理存在的缺陷,提出了基于本体的文本聚类模型。首先使用WordNet词典对文档中的词进行语义标注,得到文档的概念集合;然后对每个文档的概念集合进行概念聚类,生成文档的概念主题;最后通过计算主题的相似度完成文本聚类。该模型减少了相似度计算量,改善了聚类结果和聚类性能。     

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.     

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.     

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。     

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.     

一种基于Domain Ontology的Web文档抽取机制

以小学生数学学习障碍的问题领域为研究对象,通过领域本体的应用,从搜索到的文档中抽取重要句子形成摘要.利用领域本体能够描述特定知识领域内相关的概念和关系这种特性,提出了一个改进的以多个关键词来评判文档段落重要性的方法,用此方法的查询结果更符合学习者需要.     

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。     

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。     

一种地理信息检索的定性模型

提出一种定性地理信息检索方法, 用于地理信息的定性表达、语义匹配、推理和结果排序, 可以避免目前定量地理信息检索中语义信息丢失问题。采用命题逻辑方法综合表达查询和文档中的主题信息和地理语义信息, 将文档与查询的相关性度量分为主题相似度和地理相似度。前者通过命题关键词间加权本体距离获得。后者可进一步分为概念相似度和位置相似度, 分别基于地理本体和空间语义度量。由于信息的表达形式为命题和信息单元, 采用证据理论和模糊逻辑对上述子相关性度量进行统一建模。所提方法可以基于语义检索网页中的定性地理信息, 并对相关文档进行排序。这种检索和排序方法符合人类空间认知, 因此可以有效提高地理信息检索的效率。     

一种基于WordNet和Corpus Statistics的语义相似性计算方法

提出一种新的基于WordNet和文本集语义参数IC的计算方法,通过综合考虑概念在WordNet中语义信息以及数据集中的概率信息,即概念的自信息,同时利用新的参数考虑概念对在WordNet中的共享信息,设计了一种通用的概念语义相似性计算方法,该方法简化了传统语义相似性算法,并解决了语义相似性计算领域的相关问题,可以应用在信息抽取、信息检索、文档分类及本体学习中.领域通用的数据集RB数据实验结果表明,该方法在计算语义相似度问题上有效。     

基于综合评价语义描述的领域本体构建

基于现成的领域综合评价的指标体系,通过分析其所描述的语义概念,并对指标进行预处理操作,提取评价指标所表述的概念以及指标之间的关系．根据这些概念和关系构建基础本体,然后再通过生成概念格对该基础本体的概念描述进一步丰富生成更完善的概念格．最后利用形式概念分析的方法和工具构建出领域本体．     

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.     

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.     

基于词语相关度的文档主题抽取算法

考虑到文档中出现频率较高的词语能够体现文档的主题,设计了一种中文文档主题抽取算法．该算法首先对目标文档进行预处理,然后计算文档中每个词语的出现频率,用出现频率最高的几个词语作为文档的主题．其中,将词语间的相关度作为计算出现频率的参考因素．词语相关度的计算是基于中文知识库《知网》的方法．实验证明,本算法具有较高的准确性．     

一种面向形式概念分析的语义相似度计算框架

为了计算形式概念分析的形式概念或概念格的语义相似度,利用描述逻辑概念作为形式背景的特征属性对形式概念分析的形式背景进行语义扩展,即利用领域本体(描述逻辑知识库)提出了形式背景的一种语义表示方法．在此基础上,基于形式背景的语义表示,利用描述逻辑推理(即本体推理)给出了一种面向形式概念分析的形式概念或概念格语义相似度计算框架,并且证明了实例化该架构所得到的语义相似度计算方法满足对称性和等价不变性等基本性质．     

基于关联规则和语义规则的本体概念提取研究

为解决基于非结构化文本的中文领域本体概念提取效率和准确率不理想的问题, 提出了一种基于关联规则和语义规则的领域本体概念提取方法。利用领域一致性和相关性检查以及关联规则分别获取候选概念和关系集合, 计算候选概念在领域术语关系中的深度和广度, 利用深度和广度信息反馈概念隶属度的思想, 定量分析术语与领域的隶属程度, 进行本体概念的领域隶属度检查, 完成领域本体概念的提取。实验结果表明, 该方法提高了领域本体概念的提取效率和准确率, 具有可行性和合理性, 领域本体概念的提取准确率提高了12%左右。     

基于领域本体的信息搜索模型

针对目前的搜索模型局限于语法层次上关键词匹配的特点,以领域本体作为知识组织方式,提出了一种语义环境下基于本体的信息搜索模型.在此模型的基础上,分别提出了文档语义标注算法和搜索词语义扩展算法,两种算法分别对文档集语义分析和搜索词语义关系理解,实现双向语义信息搜索的目的.实验结果表明,提出的信息搜索方法能够克服关键词匹配搜索的不足,获得较好的搜索效果     

基于领域约束本体的语义相关度计算研究

语义相关度计算是信息检索、文档分类和聚类、推荐系统、机器学习等诸多领域的关键技术之一。研究基于地学领域本体,综合考虑了本体层级信息量、本体拓扑结构等基础上,引入约束性本体,实现相关度计算算法。实验结果表明,加入约束性本体条件下实现的算法,相关度计算结果明显提高。