共查询到20条相似文献，搜索用时 375 毫秒
1.
提出了一种自动完成本体映射的算法.该算法通过计算本体概念之间元素层与结构层上的相似性来完成相似度的计算.在元素层上,该算法引进了WordNet,通过将WordNet中对应的概念转换为向量,计算向量间夹角的余弦得到元素层概念的相似度.在结构层上,该算法通过加权函数和sigmoid函数,基于元素层的计算结果,将元素层的相似度和结构层的相似度结合起来,完成本体之间相似度的计算,最终完成映射.实验结果表明,该算法的匹配准确率可以达到63%~70%,可以有效地完成本体之间的映射. 相似文献
2.
语义相似度计算在信息检索、文本聚类、语义消歧等方面有着广泛的应用。为提高信息检索的查全率与查准率,提出一种本体概念综合语义相似度计算方法。该方法在本体概念语义距离的计算中引入了多种权重因子,并且综合考虑了本体概念语义重合度、本体概念属性对相似度的影响。实验分析发现,该方法比传统计算方法更加准确、有效,具有一定的理论及实用价值。 相似文献
3.
针对信息集成中的语义异构问题,提出了一个基于本体的语义信息集成模型OSII,并给出了逻辑框架.OSII采用混和本体方式建模,以OWL描述本体,通过局部本体与全局本体之间的映射获得多源统一视图.提出了一种基于树结构的多策略本体映射算法,该算法包含4个步骤,即预处理,名称映射,子树映射和映射矫正.其特点在于:按照数据类型分类进行映射,并采用启发式规则,提高映射效率;同时考虑概念的语言相似性和结构相似性,提高相似度计算的准确性;采用迭代矫正,最终得到正确而完整的映射对.通过一个挑战性的实例说明了算法的有效性.OSII能很好地解决信息集成中的语义异构难点,实现多信息源之间的互操作. 相似文献
4.
通过对目前各种本体映射方法的分析,提出一种改进的本体映射的方法.该方法考虑了概念的名称、实例、属性、关系对相似度计算的影响,使概念相似度的计算更加全面、准确. 相似文献
5.
领域本体中的语义相似度算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于本体的语义web信息检索的研究中,本体映射是解决异构本体之间互操作的基础,为了更精确的实现异构本体之间的映射,在传统基于语义距离的相似度算法的基础上,增加了更为关键的影响因子,并在此基础上对语义相似度算法进行了改进。通过实验分析表明,改进后算法所得相似度值更加合理,在一定的调节参数下,大大提高了与人类主观判断的兼容度。 相似文献
6.
本体匹配解决了本体异构问题,作为本体匹配的关键技术,相似度算法决定了匹配的精度和效率。WordNet中概念节点的语义距离常作为相似度算法的依据。设计了一种新的语义距离计算方法及相似度算法,并以此搭建一个本体匹配框架进行了验证。 相似文献
7.
提出了一种基于Kullback-Leibler(KL)距离的本体映射方法.该方法将本体中每个概念抽象为一个概率分布,并通过相应的实例数据对其进行估计;对于不同本体的2个概念,通过计算相应概率分布之间的KL距离而求得其相似度.进而求得本体间概念的映射关系.该方法与传统的方法相比,极大地降低了计算的复杂度,并且此算法针对不同的数据类型提出了不同的概念分布的估计和平滑方法,所以能够适用于各种数值类型的概念映射.通过试验,证明了此方法的有效性. 相似文献
8.
针对当前临床诊断知识库融合过程中,领域概念相似度计算所存在的语义融合不充分且计算方法复杂等不足,提出一种改进的基于语义综合加权的概念对相似度矩阵生成算法.根据概念在概念格中的层次结构来确定概念属性特征集合,从概念节点属性信息量、节点层次以及概念非对称性等三个方面对语义距离度量进行扩展,通过引入横向节点透明度算子、纵向节点深度算子以及非对称算子,使最终语义相似度度量结果更精确.并通过使用一个标准的临床诊断知识库概念对该模型进行实验验证,实验结果表明该方法具有可行性和有效性. 相似文献
9.
为了更好地实现基于分布式本体的知识共享, 提出了一个基于本体环境迁移(OCI)的方法. 该方法同传统的本体集成和映射方法相比, 能减少实现复杂度. 该方法可以分成3个阶段: 给定术语的语义环境确定, 本体术语之间的语义相似度计算以及本体环境迁移. 针对分布式本体的一个本地术语, 其本体环境可以通过使用语义相似度计算从与该术语最相关的本地本体中确定和抽取. 然后, 该环境将被动态地迁移到源本体以获取更丰富的语义信息. 采用多智能体技术, 开发了一个分布式知识共享系统(DKSS)以演示该方法的使用. 实验结果显示, 该方法对分布式本体知识共享是有效的, 不需要维护全局本体或复杂的本体映射, 因此具有更好的可维护性和可伸缩性. 相似文献
10.
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
11.
寿先红 《濮阳教育学院学报》2013,(6):158-160
文章针对当前数字图书馆检索系统的弊端,深入研究了本体的概念、组成及在信息检索领域中的应用,给出了语义及语义相似度的计算方法.在传统数字图书馆检索系统结构的基础上,设计了加入本体语义层的新的检索系统构建模型,通过对该模型各功能模块的详细研究与设计,提出了一种新的基于本体语义的数字图书馆检索系统设计方法. 相似文献
12.
提出了一种新颖的基于实例的本体映射方法,即通过遗传算法确定最优实例间的映射集合,并通过相似度扩散算法获取高准确率的本体映射结果.文章描述了实例相似度度量技术和upPropagation算法,给出了本体映射问题的单目标优化模型,论述了使用遗传算法求解该问题的3个关键步骤,最后通过实验验证.实验表明,采用遗传算法实现基于实例的本体映射方法,可以获取高准确率的本体映射结果. 相似文献
13.
为了更好地组合不同的相似度度量结果以提高本体映射结果的质量,提出一种新的基于调谐值度量和单纯降序提取算法的自动化本体映射技术。该技术首先通过调谐值来度量各种相似度矩阵的可靠性,并为每一个相似度矩阵赋予权重以集成不同的相似度矩阵,然后通过单纯降序提取算法结合阈值的策略提取最终的本体映射结果。实验采用2012年本体映射评价竞赛的测试数据集,同2012年本体映射评价竞赛的参与者的比较表明该文提出的方法是有效的。 相似文献
14.
Deep web站点查询界面的潜在语义分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了进一步提高搜索引擎的效率,实现对deep web中所蕴含的大量有用信息的检索、索引和定位,引入潜在语义分析理论是一种简单而有效的方法.通过对作为deep web站点入口的查询界面里的表单属性进行潜在语义分析,从表单属性中挖掘出潜在语义结构,并实现一定程度上的降维.利用这种潜在语义结构,推断对应站点的数据内容并改善不同站点的相似度计算.实验结果显示,潜在语义分析修正和改善了deep web站点的表单属性的语义理解,弥补了单纯的关键字匹配带来的一些不足.该方法可以被用来实现为某一站点查找网络上相似度高的站点及通过键入表单属性给出拥有相似表单的站点列表. 相似文献
15.
《蒙自师范高等专科学校学报》2015,(5):14-16
MLS模型作为一种逼近模型被广泛应用于数据光滑、数值分析和统计等诸多领域.文章将MLS模型用于最优本体函数的计算,将本体图中每个顶点映射成实数后,通过顶点对应实数间的差值来确定它们的相似度.将新本体算法应用于GO本体和物理教育本体,通过实验结果表明新算法对特定应用领域的相似度计算和建立本体映射是有效的. 相似文献
16.
Deep web数据集成需要对web查询接口进行模式匹配并获得映射关系.在web查询接口集成中引入语义冲突的概念,通过分析语义冲突的起源和分类,提出了一种基于本体的模式匹配方法.以房产领域的web查询接口集成为实例,详细阐述了这种方法的具体过程：通过比较语义相似度自动检测不同查询接口之间存在的语义冲突,识别冲突类别并且给冲突解决器发送消息,冲突解决器借助领域专家定义推理规则来消除冲突获得映射表.使用检测和解决语义冲突的方法来进行模式匹配,算法简单易于实现,扩充本体定义就可以使用于不同领域,灵活性和重用性较好. 相似文献
17.
基于WordNet的概念语义相似度研究 总被引：3，自引：0，他引：3
WordNet是普林斯顿大学的一个研究项目,目标是建立英语词汇及其词法关系的数据库,这将促进数据互通性、信息搜寻和检索、自动推理和自然语言处理。基于该共享知识本体,提出了一种计算两概念语义相似度的方法。根据该方法实现了一个计算程序模块,并将计算结果同人类的主观判断进行了比较,验证了该方法的有效性。该研究工作可以在面向Web的知识检索领域中得到应用,还可以为本体的相关研究提供一定的理论基础。 相似文献
18.
传统句子相似度算法没有全面考虑句子结构与语义特征,影响相似度计算准确性,对此提出一种基于句法块向量的句子相似度计算方法。该方法综合考虑句子的语义信息与结构信息,首先构建两句子的语义依存关系树,然后进行一些被动转换等操作,最后根据词向量构建各个句法块向量并通过余弦值计算句子相似度。在常规句子对中进行测试实验,结果表明,综合句子结构与语义信息可提高相似度计算准确性。一般句子相似度计算正确率达到92%,比传统方法提高8%~10%。 相似文献
19.
提出了一种利用web搜索引擎如Google自动完成本体映射的方法.该方法通过构造句法模式,利用web搜索引擎获得异构本体概念间的上下义关系,产生由本体概念对组成的初始候选映射集.根据本体的概念层次建立一个产生式规则集,从初始候选映射集中去除不符合本体语义的概念对,同时加入符合本体语义但未被初始候选映射集包含的概念对.最后,按照基于互信息的映射选取规则从候选集映射集中自动产生本体映射.实验结果表明,该方法的F-measure可达到75%～100%,能有效地完成本体之间的映射. 相似文献
20.
提出了一种支持本体构造的语义分析方法,该方法识别和定义概念间的语义联系,并将概念间的语义联系映射或转换成OWL原语.首先讨论了3种最常见的抽象(即包含、聚集和联系)以及它们在本体中含义,然后分析并用实例演示了3种抽象的OWL实现方法.当所有的语义联系都被识别和描述后,就产生了OWL本体的主干部分(即分类、对属性的约束、以及分类间的关系).该研究是发展本体概念模型(OCM)以及实现模型间映射或转换的基础. 相似文献