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基于How-net的词语语义相似度算法
马永起;韩德培;蒙立荣;余杰;程铮
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2018(044)006
【摘要】对词语相似度、义原相似度和概念相似度进行研究,结合How-net义原树,提出一种计算义原相似度的算法.考虑义原节点所处的深度、义原节点间的距离以及义原节点兄弟数目,在义原相似度基础上,给出词语语义相似度算法.实验结果表明,与评论的倾向性算法和语义相似度算法相比,该算法在不增加算法复杂度的情况下,提高了词语语义相似度准确性.
【总页数】5页(P151-155)
【作者】马永起;韩德培;蒙立荣;余杰;程铮
【作者单位】中国工程物理研究院计算机应用研究所,四川绵阳621999;东方通信股份有限公司,杭州310000;中国工程物理研究院计算机应用研究所,四川绵阳621999;国防科技大学计算机学院,长沙410073;中国工程物理研究院计算机应用研究所,四川绵阳621999
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于《知网》的词语语义相似度算法 [J], 王小林;王东;杨思春;邰伟鹏;郑啸
2.基于知网和知识图的汉语词语语义相似度算法 [J], 张晓孪;王西锋
3.基于不同语义资源的词语相似度算法综述 [J], 蔡辉虎
4.一种改进的基于知网的词语语义相似度算法 [J], 张小川;于旭庭;张宜浩
5.一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法 [J], 李小涛;游树娟;陈维
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语义树的概念
得嘞，咱今儿就聊聊这语义树的概念。
您瞧啊，这语义树，说白了，就是跟咱们平时说的树差不多，但它不是长在地上的那种，而是存在于咱们计算机世界里头的一种数据结构。
这语义树啊，它就像是一棵大树，有根儿、有枝儿、有叶儿，每一部分都承载着不同的含义和信息。
咱们先说说这“根儿”。
在语义树里头，根儿就是最基础、最核心的那个部分，它就好像是树干一样，承载着整棵树的最重要信息。
在语义分析中，这“根儿”通常就是咱们要分析的那个句子或者短语，是咱们整个分析的起点。
再说说这“枝儿”。
枝儿就是从根儿上延伸出来的那些部分，它们连接着根儿和叶儿，传递着信息。
在语义树里头，这些“枝儿”就是句子或者短语中的各个成分，比如主语、谓语、宾语、定语、状语等等。
它们之间有着各种各样的关系，就像是树枝之间错综复杂的联系一样。
最后说说这“叶儿”。
叶儿就是树枝上那些最小、最具体的部分，它们直接承载了具体的信息。
在语义树里头，这些“叶儿”就是句子或者短语中的各个词汇，它们是最基本的语义单位，承载着最具体的意义。
这语义树啊，通过把句子或者短语中的各个成分组织成一棵树状结构，就能让咱们更加清晰地看到这些成分之间的关系和它们所承载的意义。
这对于咱们进行自然语言处理、信息抽取、机器翻译等等工作都是非常有帮助的。
总之啊，这语义树就是一种非常实用的数据结构，它能够让咱们更加深入
地理解句子或者短语的结构和意义，是咱们在进行自然语言处理工作时不可或缺的工具。
基于概念语义树的语义相似度计算方法研究作者：韩欣,秦帆来源：《电脑知识与技术》2011年第16期摘要：现在信息检索的应用已经越来越广泛，但要在具体领域中做到准确搜索，仍然是一件比较难的事情。
该文提出一种基于概念语义树的语义相似度计算方法，综合考虑了概念的语义关系、层次结构和继承关系等因素，尽可能的地提高在特定领域中的信息检索效率，并最后通过实验，验证了该方法的可行性。
关键词：语义检索；概念语义树；语义相似度中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)16-3809-02Research on Method of Semantic Similarity Based on Concept Semantic TreeHAN Xin, QIN Fan(School of Electronics and Computer Science and Technology, North University of China, Taiyuan 030051, China)Abstract: At present, the application of information retrieval has been widely used, but it is still a difficult thing to be accurate in the specific field of searching. This paper provides a semantic similarity calculation method based on the concept semantic tree, considering the concept of the semantic relations, hierarchies, and inheritance and other factors, as much as possible to improve retrieval efficiency in specific areas of information, and at final, demonstrate the feasibility of the method by experiment.Key words: semantic retrieval; concept semantic tree; semantic similarity传统的信息检索都是基于关键词查询的，因此在检索时可能会出现一堆用户并不真正需要的信息，导致查询结果的准确率很低，查全率也不令人满意，会出现“表达差异”，“词汇孤岛”等问题。
基于树结构的本体概念相似度计算方法
徐英卓;贾欢
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2017(026)003
【摘要】随着本体在数据集成方面的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为人们关注的热点问题.针对当前领域本体概念相似度的计算过程都比较复杂的问题,提出一种基于树结构的本体概念相似度的计算方法.该方法通过添加和重组虚拟节点重构本体树,再通过属性比较映射对象,最后通过计算,得到本体概念的语义相似度结果.实验结果表明,该方法有效利用了本体概念的语义信息,得到了合理的计算结果,并简化了计算过程.
【总页数】5页(P275-279)
【作者】徐英卓;贾欢
【作者单位】西安石油大学计算机学院,西安790065;西安石油大学计算机学院,西安790065
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于概念格的跨本体映射中概念相似度计算方法 [J], 滕广青;毕强
2.一种改进的基于本体概念相似度计算方法研究 [J], 刘影;陈立;宋自林;董庆超;陈兴华;朱卫星;何继贤
3.一种基于语义的本体概念相似度的计算方法 [J], 吴开贵;万红波;朱郑州
4.基于本体的概念相似度计算方法研究 [J], 李荣;杨冬;刘磊
5.基于OWL的本体映射中概念相似度计算方法的研究 [J], 肖潇;杨贯中;陈春磊;段瑞安
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一种改进的本体语义相似度计算及其应用摘要：本文提出了一种改进的本体语义相似度计算方法，该方法基于本体的结构和语义信息，通过计算本体中概念之间的相似度，实现了本体语义相似度的计算。
该方法不仅可以应用于本体的构建和维护，还可以应用于自然语言处理、信息检索、知识管理等领域。
关键词：本体；语义相似度；计算方法；应用一、引言随着信息技术的不断发展，人们对于信息的需求越来越高。
为了满足这种需求，本体技术应运而生。
本体是一种用于表示某个领域中概念和它们之间关系的形式化知识表示工具。
本体可以用于知识管理、语义网、自然语言处理等领域。
其中，本体语义相似度计算是本体技术中的一个重要问题。
本文提出了一种改进的本体语义相似度计算方法，并探讨了它的应用。
二、相关工作本体语义相似度计算是本体技术中的一个重要问题，也是自然语言处理、信息检索等领域的研究热点。
目前，已经有很多学者对本体语义相似度计算进行了研究。
其中，基于路径长度和信息内容的计算方法是比较常见的方法。
这种方法的基本思想是通过计算本体中概念之间的路径长度和信息内容的相似度，来计算本体语义相似度。
但是，这种方法存在一些问题。
例如，路径长度的计算方法忽略了本体中概念之间的语义信息，而信息内容的计算方法又存在信息不完备、信息不准确等问题。
因此，需要提出一种新的本体语义相似度计算方法。
三、改进的本体语义相似度计算方法本文提出了一种改进的本体语义相似度计算方法，该方法基于本体的结构和语义信息，通过计算本体中概念之间的相似度，实现了本体语义相似度的计算。
该方法的具体步骤如下：1、概念相似度计算对于本体中的每个概念，首先计算它和其他概念之间的相似度。
具体而言，可以采用基于信息内容的相似度计算方法，例如余弦相似度、欧几里得距离等。
这种方法可以避免路径长度计算方法的缺陷，同时也可以考虑到概念之间的语义信息。
2、概念路径相似度计算对于本体中的每个概念，计算它和其他概念之间的路径相似度。
基于维基百科的短文本相关度计算荆琪;段利国;李爱萍;赵谦【摘要】为提高短文本语义相关度的计算准确率,将维基百科作为外部语义知识库,利用维基百科的结构特征,如维基百科的分类体系结构、摘要中的链接结构、正文中的链接结构以及重定向消歧页等,提出类别相关度与链接相关度相结合的词语相关度计算方法.在此基础上,提出基于词形结构、词序结构以及主题词权重的句子相关度计算方法.实验结果表明,在词语相关度计算方面,该方法的Spearman参数比文本相关度计算方法提高2.8％,句子相关度准确率达到73.3％.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2018(044)002【总页数】6页(P197-202)【关键词】维基百科;相关性;语义相似度;语义相关度;短文本【作者】荆琪;段利国;李爱萍;赵谦【作者单位】太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030600;太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030600;太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030600;武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072;太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030600【正文语种】中文【中图分类】TP391.10 概述语义相关度计算作为自然语言处理领域一项基本性的研究工作,广泛地应用于查询扩展、词义消歧、机器翻译、知识抽取、自动纠错等领域[1]。
随着社交媒体的出现,例如BBS、贴吧、聊天工具等,文本已成为重要的信息载体,其规模呈现出爆炸式的增长趋势,尤其是短文本,作为一种新兴的文本信息源,已成为了人们交流以及表达的重要形式。
目前,对于中文语义相关度的计算方法大多以相似度计算为基础,然而相似度并不能完全替代相关度,相似度指的是“相像、相类”,具有可替代性;相关度反映的是“互相涉及、彼此关联”,通常高频出现在同一语境中的共现词相关度较高,即相关性具有不可替换性。
可以把相似性当作相关性计算的一个特征因子,作为最终结果的一部分。
由于短文本所表达的信息有限,因此需要大量的背景知识来对样本特征进行扩展,获取背景知识的方法可以分为2类:一类是基于语义词典,如WordNet、Hownet等;另一类是对大规模语料库进行统计分析来获取背景知识。
基于文本聚类和概念相似度的语义Web服务发现
刘一松;杨玉成
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2013(040)011
【摘要】语义Web服务在进行服务发现时,需要按顺序依次匹配注册库中的服务,这将大量时间浪费在不相干的服务上,从而造成服务发现效率低下.针对该问题,提出了一种新的基于文本聚类和概念相似度的语义Web服务发现方法.该方法主要分为两个阶段,第一阶段根据服务源文件中的描述性文本信息将类别一致的服务聚类到一起,在此过程中利用了向量空间模型对文本进行表示和处理,并在前人的基础上提出了一种多重混合聚类算法MHC;第二阶段进行服务间的功能属性匹配,结合本体概念层次树中有向边的深度、强度以及概念的继承度等因素计算概念间的语义相似度.最后,实验结果表明,提出的方法在兼顾匹配准确率的基础上,大大提高了匹配效率.【总页数】4页(P211-214)
【作者】刘一松;杨玉成
【作者单位】江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013;江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.概念相似度在语义Web服务发现中的应用 [J], 赵娟;李小林
2.基于本体概念相似度的语义Web服务匹配算法 [J], 彭晖;史忠植;邱莉榕;常亮
3.基于概念相似度计算的语义Web服务发现方法 [J], 徐德智;瞿攀
4.基于QoS约束的改进语义Web服务发现方法 [J], 许国鹏;马良荔;冯泽波
5.一种基于本体概念相似度的语义Web服务匹配算法 [J], 李淑芝;杨刚;杨书新因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
语义相似度计算及其应用研究一、本文概述本文旨在深入探讨语义相似度计算的理论基础、实现方法以及其在多个领域的应用实践。
我们将首先介绍语义相似度计算的基本概念，阐述其在信息处理和自然语言处理领域中的重要性。
随后，我们将详细介绍几种主流的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于深度学习的方法等，并对比它们的优缺点。
在此基础上，我们将进一步探讨语义相似度计算在多个领域，如信息检索、机器翻译、问答系统、情感分析等中的应用，并通过实例分析展示其在这些领域中的实际效果。
我们将对语义相似度计算未来的发展趋势进行展望，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、语义相似度计算的理论基础语义相似度计算，作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，其理论基础主要建立在语言学、信息论、概率统计和机器学习等多个学科交叉融合的基础之上。
其核心目标在于度量两个文本片段在语义层面上的相近程度，从而实现对文本深层含义的理解和比较。
语言学理论为语义相似度计算提供了基本的分析框架。
根据词汇语义学的观点，词语的意义是由其在不同上下文中的使用方式决定的。
因此，在计算语义相似度时，需要考虑词语在特定语境中的含义，而不仅仅是孤立的词汇本身。
句法结构和篇章结构等语言学知识也为语义相似度的计算提供了重要的线索。
信息论为语义相似度计算提供了量化分析的工具。
在信息论中，信息被视为一种减少不确定性的度量。
语义相似度可以被理解为两个文本片段所传递信息的重合程度。
通过计算两个文本片段之间的互信息、条件概率等信息论指标，可以量化地评估它们的语义相似度。
概率统计方法也为语义相似度计算提供了有效的手段。
在概率框架下，语义相似度可以通过比较两个文本片段的概率分布来计算。
例如，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）等概率模型，通过挖掘文本中隐含的主题信息，可以实现对文本语义的有效表示和比较。
