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基于领域本体的语义知识检索研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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基于多层特征的字符串相似度计算模型 总被引：18，自引：6，他引：12
针对计算字符串相似度传统方法的不足之处,提出以相似元作为字符串的基本处理单元,综合考虑相似元的字面、语义及统计关联等多层特征的字符串相似度计算方法。对常规计算方法中存在的,由相似元排序引起的相似元位置信息丢失问题进行了修正。实验结果表明该算法的有效性,并且对句子间、段落间的相似度计算有启发意义。 相似文献
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[目的/意义]针对目前医学领域基于主题的语义相似度计算研究较少,尚不足以揭示主题间在语义层面的关系,提出一套用于主题间语义相似度计算的方法,进而从语义角度判断主题间关系,为主题新颖性判断、主题关联研究等提供参考。[方法/过程]以MeSH词表为语义计算的基础,剖析词表结构与现有研究成果,从入口词、语义距离、注释3个维度综合测度主题间的语义相似度,利用PubMed中2011-2014年干细胞领域的文献进行实证研究。[结果/结论]利用通用验证主题词对,验证了本文所提3个测度维度的有效性。通过主题间语义相似度的计算,发现干细胞领域2011-2014年较为新颖的主题为未成年人干细胞研究。后续研究中还需融入基于统计的主题相似度,从而更加全面地揭示主题间的关系,发现语义层面领域的新颖性研究主题。 相似文献
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在对当前术语语义相似度集成相关研究进行分析的基础上,针对典型集成方法存在的不足,构建了基于多种测度的术语相似度集成计算模型.首先对集成计算模型的设计思路进行论述;其次提出了在模型中应用的相似度网络初始化算法、术语语词相似度改进算法、术语语境模板相似度改进算法以及基于搜索引擎的术语相似度改进算法,并实现了该集成计算模型;最后对该模型中所使用的各种相似度测度计算性能指标以及完全计算SVM集成和条件计算SVM集成性能指标进行对比评测.实验证明,该计算模型的F1综合性能达到0.8797,并能缩短32%的计算时间,有效提升了术语相似度综合计算性能. 相似文献
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由于时间、地点、目的、知识以及构造者的不同,导致即使对同一问题,本体的构造也会有很大的差异,这样就造成本体间很难共享和重用.而本体映射是解决本体异构、在不同本体间建立语义关联的一种有效的方法.针对目前本体映射方法中概念相似度计算所存在的问题,本文提出一种综合映射方法,即先通过分类将大本体划分为若干小型的本体树,再对小本体树分别从概念名称、实例及结构分别计算概念相似度并综合,这样大大简化了相似度计算的复杂度,也提高了准确性、全面性.最后以国防工业本体和中文飞机本体为例做了实验并对算法做了分析. 相似文献
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随着各种本体构建方法和诸多实验本体的相继涌现,以跨本体通信、跨本体协同为目的的本体对应相关研究在近年来受到国际学术界的普遍关注.为了最大限度复用现有本体,解决本体对应中跨本体映射的核心问题,在对当前本体映射中概念相似度的计算方法进行梳理和总结的基础上,提出了以"基于概念格的对象-属性相似度(object-attribute similarity based on concept lattice,OASBCL)"法计算跨本体映射中概念的相似度.通过对该方法在跨本体映射中的应用举例,阐明了方法的有效性.并在此基础上从概念格与本体互补、相似度要素指标、映射性质三个方面对该方法进行了讨论.以尝试探索一种能够支持异构本体间跨本体映射的形式化的概念相似度计算方法. 相似文献
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树编辑距离在Web信息抽取中的应用与实现* 总被引：1，自引：0，他引：1
引入编辑距离的概念,探讨如何构造标签树,并利用标签树匹配算法来量化网页结构相似度。该算法被应用于Web信息抽取,通过URL相似度算法进行样本网页的粗聚类,进一步采用树的相似度匹配算法实现细聚类,从而获取模板网页。在模板网页的基础上,再次引入结构相似度算法并结合基于模板网页的抽取规则实现网页的自动化抽取。实验证明,该算法的引入能够有效提高包装器的抽取精度和半自动化能力。 相似文献
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[目的/意义] 准确地计算微博相似度可以提高微博主题挖掘效率，对舆情治理、保障信息安全具有实践意义。针对微博文本语义稀疏、高维的问题，提出一种融入微博非文本特征的超边相似度算法。[方法/过程] 分析微博舆情发生机制，利用超网络模型表示微博舆情主题形成过程，通过计算各层子网相似度及各层子网对主题形成的贡献度构建超边相似度算法。[结果/结论] 研究发现，论文所提出的相似度方法有助于提升微博舆情信息的主题聚类效果，特别是对于文字性表述相似程度高的微博信息，具有明显的主题区分性。 相似文献
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传统的Web文本分类方法将文本中关键词的相似度作为分类的依据,丢失了很多重要的语义信息,导致分类结果不够准确且计算量大。基于此,文章提出了一种基于语义相似度的Web文本分类方法,利用领域本体将用关键词表示的文本特征向量表示为与之匹配的语义概念特征向量集,定义Web文本相似度的计算公式,设计并实现基于语义相似度的KNN算法。实验结果表明,该方法从语义概念层次上表示和处理Web文本,降低了文本特征空间维度,减少了计算量,提高了分类精确度。 相似文献
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基于句子相似度的文档复制检测算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
秦新国 《现代图书情报技术》2007,2(11):63-66
提出一种基于句子相似度的文档复制检测技术，在抓住文档的全局特征的同时又兼顾文档的结构信息，克服以往检测算法两者不可兼顾的缺陷，提高检测精度。最后，给出该算法与其他算法检测结果的比较情况。实验证明，该算法是可行的。 相似文献
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如何利用具有本体标注的结构化文档中的语义信息组织P2P网络,提供对基于语义的信息共享与查询的P2P网络支持,是当前P2P网络的研究热点之一.本文提出采用Peer所存储文档中的加权本体概念向量作为Peer的特征向量,通过相似度计算将Peer聚成Peer组,从而构造基于语义的半结构化P2P网络.用户的查询请求由各Peer组内的组服务器负责路由转发,组服务器计算查询请求与各路由表项之间的相似度,将查询向最有可能包含查询目标的Peer组转发.文中较全面地阐述了本体概念局部和全局权重的计算方法.由于P2P网络拓扑的建立过程和查询路由过程均基于语义信息,使得网络的各项性能与基于关键字处理的P2P网络相比,得到了较大的提高. 相似文献
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