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针对传统检索模型局限于语法层次上关键词匹配的特点,以领域本体为知识组织方式,提出了一种基于领域本体的语义检索模型,同时给出了该模型中的查询语义扩展算法和相似度计算算法。 相似文献
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基于词频统计思想的传统文本相似度算法,往往只考虑特征项在文本中的权重,而忽视了特征项之间的语义关系.综合考虑了特征项在文本中的重要程度以及特征项之间的语义关系,提出构建文本特征项的加权语义网模型来计算文本之间的相似度,并在模型构建的过程中,对特征项的选取、权值计算做了适当的改进.最后用实验验证了基于加权语义网的文本相似度算法相较于传统的算法,相似度计算的精确度有了进一步的提高. 相似文献
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介绍了当前国内外有关词汇语义相似度算法的研究现状,分析并对比了几种具有代表性的计算方法,并将几种常用的词汇语义相似度算法应用于FAQ中,分别采用准确率、召回率、F值以及MRR、MAP5个指标进行评价,根据相似问句的检索效果判断各词语相似度算法的优劣。 相似文献
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词语相似度计算方法在信息检索、词义消歧、机器翻译等自然语言处理领域有着广泛的应用。现有的词语相似度算法主要分为基于统计和基于语义资源两类方法,前者是从大规模的语料中统计与词语共现的上下文信息以计算其相似度,而后者利用人工构建的语义词典或语义网络计算相似度。本文比较分析了两类词语相似度算法,重点介绍了基于Web语料库和基于维基百科的算法,并总结了各自的特点和不足之处。最后提出,在信息技术的影响下,基于维基百科和基于混合技术的词语相似度算法以及关联数据驱动的相似性计算具有潜在的发展趋势。 相似文献
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在分析基于搜索引擎的术语相似度算法基础上,设计并实现了基于领域限定网络检索的术语相似度算法,通过将语义上下文和领域上下文引入检索式构造过程,有效提升了特定领域术语相似度计算效果。 相似文献
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基于语义相似度的信息检索研究 总被引：2，自引：0，他引：2
如何准确表达用户意图,判定概念实体之间的语义相似度是语义信息检索技术中的一个重要研究方向.综舍考虑实例多重继承关系及属性值的层次关系,提出了一种语义相似度计算方法,并利用继承关系的树状结构特点对语义相似度的计算过程进行了优化.在实例多重继承关系相对复杂的情况下准确率提高更加明显.实验表明本文提出的算法,在本体知识库的多种组成情况下,均能有效地提高相似度的计算准确率. 相似文献
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在传统矢量空间检索模式中，仅仅依赖孤立的关键词来进行文献的标引，而自然语言中充斥着大量的语义关联和多义、歧义问题，这样往往使得文本信息的表示和检索结果难以尽如人意。可见，尽可能丰富地捕捉存在于上下文中的语义关联，对于有效地标引和检索是相当重要的。本文提出了一种利用语义格进行文献的语义表述的方法，对标引词的语义格加权算法做了更为合理的解释和推导，并引入了一种计算词语之间相似度的方法。 相似文献
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本体技术作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具,给词语间相似度计算带来了新的机会。词语相似度的研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。本文利用本体来组织概念,计算概念之间的语义相似度,将语义相似度分成概念相似度和描述相似度,把概念相似度和描述相似度进行合并,生成最终的语义相似度。依据《中国分类主题词表》建立的计算机领域本体,验证了语义相似度计算方法的有效性。 相似文献
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在信息检索领域,概念的语义相似度计算起着重要的作用。针对现有研究文献中语义相似度计算中的若干问题,本文在语义加权距离算法的基础上讨论了多继承问题和概念属性问题。对于多继承问题,探讨了概念之间通过父概念和子概念进行连接所得到的路径长度相等的情况;对于概念属性问题,本文将对象类型属性和数据类型属性区别对待,提出了数据类型属性的相似度算法。最后,通过计算一个实例中概念节点的相似度,证明了本文算法的有效性。 相似文献