語義檢索中的概念相似度計(jì)算和關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、人們依賴于信息檢索技術(shù)來尋找信息的時(shí)候,卻發(fā)現(xiàn)目前基于關(guān)鍵字/詞的搜索方法并不能很好地滿足他們的信息需求。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字/詞的信息檢索,由于忽視了資源本身所含的語義信息,因此只能得到較低的查全率和查準(zhǔn)率。而源于知識(shí)工程和人工智能領(lǐng)域的本體理論和技術(shù),能夠很好地處理自然語言理解問題和具有基于語義的推理機(jī)制,因此成為改進(jìn)傳統(tǒng)信息檢索方式的良好工具。與傳統(tǒng)的檢索技術(shù)相比,基于本體的語義檢索能提高檢索的查全率和查準(zhǔn)率,減少了不相關(guān)結(jié)果的返回。

2、
　　在基于本體的語義檢索中,核心技術(shù)之一就是概念語義相似度計(jì)算。論文研究了三種傳統(tǒng)的相似度計(jì)算模型:1)基于信息理論的相似度計(jì)算模型;2)基于語義距離的相似度計(jì)算模型;3)基于屬性的相似度計(jì)算模型。
　　本文的第二章主要介紹了本體的定義,描述語言、本體結(jié)構(gòu)以及本體構(gòu)建工具。其次,因?yàn)楸倔w中概念間的關(guān)系和概念語義相似度計(jì)算聯(lián)系緊密,所以,本文在第三章主要介紹了一種對(duì)本體中關(guān)系進(jìn)行分類和定義的方法,并用此方法分析了wine本體

3、中的關(guān)系。
　　第四章主要介紹了本文提出的一個(gè)改進(jìn)的語義相似度計(jì)算模型。改進(jìn)主要有四點(diǎn):1)根據(jù)相似度、相關(guān)度定義的不同,明確了二者的計(jì)算范圍。對(duì)本體中概念間關(guān)系進(jìn)行分類:將分類關(guān)系分與相似度計(jì)算,非分類關(guān)系分與相關(guān)度計(jì)算。2)學(xué)習(xí)并擴(kuò)展了強(qiáng)度因子的計(jì)算方法。提出了對(duì)應(yīng)不同關(guān)系的強(qiáng)度因子計(jì)算公式。3)提出屬性非相關(guān)因子的概念,解決不同關(guān)系對(duì)相似度影響的合成問題。4)提出反向因子的概念,解決語義檢索中,相似度、相關(guān)度的不對(duì)稱問題。最