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一种综合的跨本体实体语义相似度计算方法
一种综合的跨本体实体语义相似度计算方法
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基于本体的语义相似度和相关度计算研究综述
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相似度和相关度计算广泛应用于自然语言处理中.已有大量语义相似度和相关度算法被提出。分析总结了树和图结构中影响概念相似度或相关度的因素,综述了基于本体的英文语义相似度和相关度计算方法,明确了语义相似度和相关度的区别与联系,系统地对算法进行了分类,最后对每类算法进行了详细的比较。
基于知网的词汇语义相似度计算方法研究
浏览:63
利用知网的义原层次树,考虑树的深度、密度等因素对义原节点权重的影响,得到义原相似度
论文研究-MD4:一种综合的跨本体实体语义相似度计算方法.pdf
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面向广域分布环境下信息资源共享与服务的需要,设计了基于本体的元数据模型,并在MD3模型的基础上给出了一种基于该元数据模型的跨本体的语义相似度计算方法——MD4模型。MD4充分利用本体对实体的描述信息,重点讨论了实体名称、实体属性、实体语义环境以及实体实例等相似度的计算,把MD3模型扩展到MD4模型,使得信息资源实体间语义相似度的计算更全面、精确。
一种综合的本体相似度计算方法
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本体相似度计算方法摘要:本体相似度计算是本体映射的关键环节。本体的实例、关系、属性、结构等信息是相似度计算需要考虑的重 要因 。针对目前本体映射过程中相似度计算所存在的问题, 提出了一种综合的相似度计算方法。首先判断不同本体之间是否存在相关性。若相关,则充分考虑各种相关因 ,从语义和概念两个层面来进行比较, 然后给出了本体的综合相似度计算方法。最后采用了两组测试数据对该方法进行实验, 并与GLU
一种改进的本体相似度计算方法
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本体映射的关键技术是本体相似度计算。本文基于已有的V-Doc(虚拟文档)技术提出一种新的NV-Doc本体相似度计算方法,其中不仅用到了本体中实体自身以及其第一层相邻节点的信息,而且还充分利用了第二层相邻节点的信息。
一种基于分布式rough本体的语义相似度计算方法.pdf
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跨本体的语义相似度计算方法研究,丁政建,张路,MD3模型是一种系统的跨本体概念间相似度的计算方法,这种方法无需建立一个集成的共享本体。本文在MD3 模型的基础上,充分利用本体��
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论文研究-一种新的基于本体的概念语义相似度计算方法 .pdf
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论文研究-改进的本体语义相似度计算方法.pdf
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通过分析两种传统的语义相似度计算方法,对它们存在的问题进行改进,提出了一种综合的基于本体的概念语义相似度计算方法。该方法结合本体的DAG网状结构特征和语义距离计算中的多种语义影响因素,充分利用本体中概念...
SSCM:一种语义相似度计算方法
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分析了实例多重继承和实例属性层次关系对实例相似性的影响,针对原有的实例语义相似度计算方法的不足,提出了一种语义相似度计算方法SSCM,该方法综合考虑了实例多重继承关系和属性及属性值的层次关系,并利用继承关系的树状结构特点对计算过程进行了优化。实验表明,该方法在本体知识库的多种组成情况下,均能有效提高语义相似度计算的准确率。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。
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提出了一种基于0.618法求解具有线性约束的二次规划问题的神经网络学习新算法。与已有的求解线性约束的二次规划问题的神经网络学习算法相比,该算法的适用范围更广,计算精度更高。其目的是为具有线性约束的二次规划问题的求解提供一种新方法。仿真实验验证了新算法的有效性。
一种改进的本体概念语义相似度算法研究 (2010年)
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提出了一种改进的基于本体的概念语义相似度算法。文中将传统的基于语义距离的算法和基于信息论的算法进行集成和改进,既克服了信息论方法语义区分不细致的问题,又使得语义距离的计算具有一定的理论严谨性。在分析节点深度、节点密度对于语义相似度计算的影响的基础上,构建节点深度、节点密度2个影响因子以改善概念相似度算法。实验结果表明,改进算法比传统算法具有更好的区分度,并与专家经验吻合较好,得到的语义相似度具有较
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