贝叶斯分类的概念相似度算法

本体映射是本体异构的主要解决方法,而概念相似度计算则是本体映射的关键.针对目前概念相似度算法缺少语境信息的问题,提出了一种基于贝叶斯分类的概念相似度算法.该方法利用概念注释、借助语义词典Wordnet对概念扩充,利用贝叶斯分类技术确定相似概念,在一定程度上提高了相似度计算的准确率.实验表明该方法是切实可行的.     

一种基于本体的自然语言语义相似度算法

基于图理论的概念间语义度量方法,改进了语义相似度部分影响因素,提出一种结合设计良好的领域本体来计算自然语言概念间的语义相似度的算法.对自然语言与本体的关系进行分析,并通过本体对节点密度、节点深度与节点层次顺序等影响概念语义相似度的因素进行了改进,综合考虑概念的语义距离、概念间关系、概念的属性与概念所处的层次等影响因素,利用本体对相关领域的基本术语和关系的准确定义,改进了基于本体的概念间语义相似度的算法.实验结果表明,该算法对于提高概念间相似度的计算精度明显高于其他算法.     

基于领域本体的文本相似度算法

文本相似度计算在专利信息分析系统中有着广泛的应用前景.传统的基于向量空间模型的文本相似度计算方法,一方面未能很好地考虑上下文信息对词语语义的约束,导致不能对不同语境中词语的语义进行有效区分;另一方面使用词典作为计算相似度的依据具有领域相关性,在特定领域未能给出有效的语义理解.提出一种使用领域本体作为文本相似度计算基础的方法,该方法中使用语义消歧来解决上下文对于词语语义的影响;使用领域本体概念意义相同关系来计算文本相似度.实验结果显示本方法的准确度相对于现有典型的相似度计算方法有所提高.     

一种基于本体相似度的Web服务匹配算法

服务匹配也被认为是基于本体概念的相似度计算。针对本体结构中概念之间的IS-A关系,通过对语义相似度相关算法的研究,提出了一种结合信息论模型和语义距离模型的相似度算法,并在此基础上上构建了二层服务匹配模型,从而实现了对服务的有效区分和匹配。     

基于语义相似度的查询扩展研究

该文分析和量化了影响本体语义相似度的各种因素,并提出了一种基于距离的概念语义相似度计算模型。在此基础上,通过对相似度阈值的控制来调整扩展概念集的范围和大小,从而实现语义概念层次上的查询扩展。经过实验分析,验证了该方法的合理性及可行性。     

WordNet中的综合概念语义相似度计算方法

作为语义异构问题的基础,概念间语义相似度计算已成为研究热点,对此,提出一种基于WordNet的综合概念语义相似度计算方法. 该方法不仅集成了传统的基于语义距离的算法和基于信息内容的算法,而且引入了深度、密度因子和语义重合度来进行综合分析,并针对综合算法中权值难以确定的问题,引入主成分分析改进权值分配方法. 实验结果表明,改进后的方法计算的相似度与人工判断的相似度相关性较高,有效改善了概念语义相似度计算的准确性.     

基于概念格理论的语义相似度模型研究及验证

将语义相似度计算模型定义为域、概念、属性组成的三维空间模型,并结合领域本体集,从概念格理论的角度考虑了该模型对语义相似度计算的影响.该模型通过对不同的向量加不同的权值来调节其对语义相似度计算的贡献,使计算结果达到最优,从而提高语义相似度计算的准确度.实验结果表明,与单方面计算相似度的方法相比,该方法能有效地提高语义相似度计算的查全率和查准率.     

基于相似度的语义Web服务发现技术研究

针对传统Web服务在服务发现中存在效率低的问题,应用语义Web技术和本体理论,提出了一种基于相似度的语义Web服务发现模型。采用Web本体语言(OWL-S)描述Web服务,发布服务时包含充分的语义信息,在服务搜索中加入本体推理过程,综合度量服务的功能匹配程度和信誉值。实验结果表明,语义Web服务发现方法的查准率和查全率高于UDDI基于关键字的查找方法。     

基于临床领域本体的语义信息检索模型研究

传统的基于关键词和关键词向量空间的检索模型在查全率和查准率上效率较低,在临床领域本体的基础上,通过分析和讨论了改进的概念间语义相似度和相关度混合计算方法,提出基于临床领域本体的语义信息检索模型。实验结果表明,该混合计算方法是可行性的,能有效提高语义信息检索模型的查准率。     

一种增强语义精确度的Web服务匹配方法

分析了基于描述逻辑推理的Web服务匹配方法的不足,提出了一种简单有效的本体概念之间语义距离的计算方法,并基于这种语义距离的计算方法提出了一种增强语义精确度的Web服务匹配方法。该方法在逻辑推理的基础上增加了语义距离的计算,增强了对Web服务的区分能力,并兼顾了服务匹配的效率和准确性要求。通过原型系统的验证,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于语义概念树和局部上下文分析的查询扩展

针对信息检索中因文档与查询词之间的不匹配而影响信息检索效果的问题,提出了一种结合基于语义概念树和局部上下文分析的查询扩展模型。该模型对用户提交的查询关键词进行扩展,扩展词来源于基于语义概念树和局部上下文分析的扩展词。实验结果表明,与单纯采用局部上下文分析方法(LCA)相比,该方法有更优的检索性能。     

基于本体的语义生物信息数据库资源链接

针对RDF生物信息数据库,结合领域知识,研究了在本体指导下的RDF数据库资源链接策略。同时,对所涉及的资源匹配、基于本体的语义相似度计算等具体问题进行算法设计及开发。实验结果验证了本文所阐述的语义生物信息数据库资源链接算法模型的有效性。     

一种基于多种类型匹配器的本体映射方法

不同本体之间的异构性严重地影响了本体之间的知识共享与重用,为此,提出一种基于多种类型匹配器的本体映射方法 OM-Matchers(Ontology mapping based on multiple matchers).在建立本体之间映射关系的过程中,OM-Matchers先使用多个类型的匹配器从本体模型中抽取相应类型的信息;然后这些匹配器为概念对计算相似度值,其中概念对所包含的两个概念来自于不同的本体;最后为待映射的本体模型建立相似度矩阵,并采用迭代策略完成本体映射任务.为了验证本文所提方法在处理本体映射问题时的可行性与有效性,采用OAEI所提供的共享数据集的benchmarks子集来测试OM-Matchers.实验结果表明:OM-Matchers可以有效地建立异构本体之间的映射关系.     

一个基于本体的P2P语义检索框架

针对传统P2P系统大多采用关键字匹配实现信息检索且不支持语义的问题,提出了一个基于本体的P2P语义检索框架。该框架采用超级节点拓扑结构,利用本体进行信息集成,将支持相似概念的节点聚类到同一语义对等组,组内节点依据本体定义使用语义链来连接,组之间语义关联则通过超级节点的组语义链来实现;同时增加语义快捷链实现不同语义组之间的节点连接。     

模糊本体在语义信息检索中的应用

传统的语义信息检索是基于检索词语义的匹配,无法满足检索不确定的、不完整的信息以及对检索结果进行聚类处理,因此,提出将模糊本体引入语义信息检索方法。该方法以本体技术先建立领域语义模型,各概念的隶属度加到语义建模的过程中,并提供语义标注;以模糊推理方式对概念、公理等本体进一步处理,从而便于计算机计算处理。能够提高在语义信息检索中对模糊信息进行检索的查准率、查全率,采用聚类技术对检索结果进行聚类,以达到智能化检索的目的。     

基于潜在语义分析的文档检索设计方法

文档检索系统围绕如何基于语义层面进行检索来展开研究.基于关键词匹配的检索系统不能处理多词一义的情况,针对此问题设计了基于潜在语义分析的文档检索系统.首先改进了文档一词矩阵单元值的计算过程,调整了传统高频词与低频词在权重上的线性关系,利用Sigmiod函数对权重做平滑处理,使其更符合文档中词的权重;其次利用潜在语义分析结合多维尺度分析算法,优化计算文档在语义间的距离.实验结果显示,能有效在语义上聚类文档,完成查询语句与文档集之间的相似度检索计算.     

RDAQAS中问句相似度计算方法研究

在受限领域自动应答系统(RDAQAS)中，以“知网”和领域本体库为基础，计算目标问句和问句语料库中问句的相似度，从中寻找最相近问句，最终提取答案的方式，是一种很实用的自动应答实现模式．文中介绍了金融领域本体库、问句语料库等语义资源的构建方法，提出了基于关键词空间向量模型和基于语义概念空间向量模型的问句相似度计算方法，并对其实现过程进行了详细描述，最后给出了两种方法的具体的问句相似度计算对比实验实例．     

用矩阵实现模糊本体映射

当前的本体映射技术主要是针对明确概念集合的本体,这些技术无法处理语义网上的不确定信息。文中提出了扩展现有本体映射方法来支持不确定信息的本体映射。这种扩展称为模糊本体映射（FOM）,它主要是基于模糊理论和图理论。FOM主要是计算本体的概念之间的相似度所形成的矩阵,并定义了一系列算法来推理模糊本体概念之间的模糊关系。     

基于概念格的语义Web服务匹配研究

以本体论和概念格理论为基础，提出一种基于语义Web 服务相似度的功能匹配方法；根据该方法实现了一个原型系统，为语义Web服务查找匹配提 供了一种可行的解决方案.     

基于概念格的语义Web服务匹配研究

以本体论和概念格理论为基础，提出一种基于语义Web 服务相似度的功能匹配方法；根据该方法实现了一个原型系统，为语义Web服务查找匹配提 供了一种可行的解决方案.