异构数据集成领域大量应用了本体研究方法来解决数据语义异构问题，其中有不少的语义相似度计算方法。因此，在WordNet环境下的语义相似度计算方法上，提出了Wup语义相似度计算模型框架用以解决两个局部本体之间的语义问题，并提出了构建全局本体的语义分析方法。
### 基于Wup的语义相似度计算的全局本体语义分析方法
#### 引言
在当前信息时代背景下，随着信息技术的快速发展，数据的产生与积累呈现出爆炸性的增长趋势。与此同时，不同来源的数据往往存在着显著的异构性，这不仅包括数据结构上的差异，更重要的是数据背后的语义差异。为了实现这些异构数据的有效集成与利用，解决语义异构问题变得尤为重要。本文探讨了一种基于Wup语义相似度计算的全局本体语义分析方法，旨在提供一种有效手段来处理异构数据集成过程中的语义问题。
#### 1. 语义异构问题概述
异构数据集成通常涉及两个主要方面：数据异构与语义异构。数据异构相对容易解决，主要是由于数据的属性类型、格式或者精确度等方面的差异，可以通过标准化转换等方式加以解决。相比之下，语义异构则更为复杂。语义异构是指数据源中概念的语义解释存在差异，如两个不同数据源中的两个元素虽然意义相同但名称不同，在集成时应该将它们视为同一概念；反之，若两个数据源中两个元素名称相同，但概念语义不一致，则应将它们视为不同的事物。
#### 2. 本体论基础
为了解决语义异构问题，本体技术得到了广泛应用。本体作为一种形式化的知识表示模型，能够明确地定义共享概念模型及其关系。Studer等人给出了本体的定义：“本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明”。Gruber进一步通过五元组(C, I, R, F, A)来描述本体：
- C：概念集合，包含所有相关的概念；
- I：概念的实例，表示具体的事物；
- R：定义在概念集合上的关系集合，描述概念之间的联系；
- F：定义在概念集合上的函数集合，用于表达更复杂的逻辑关系；
- A：公理集合，定义概念间的逻辑约束。
在异构数据集成领域，使用本体有以下几个显著优势：
1. **一致性**：确保了不同数据源间概念的一致性表示。
2. **可扩展性**：易于添加新概念或更新现有概念。
3. **可理解性**：通过明确的形式化定义提高了知识的可读性和可理解性。
#### 3. Wup语义相似度计算模型框架
为了更好地解决两个局部本体之间的语义问题，提出了一种基于WordNet环境下的Wup语义相似度计算模型框架。WordNet是一个大型英语词汇数据库，其中包含了丰富的词汇和语义信息，可以作为计算语义相似度的基础。Wup（Wu and Palmer）方法是一种基于词典的语义相似度计算方法，其核心思想是通过计算两个词在语义层次结构中的最短路径来衡量它们之间的相似度。这种方法考虑了词语之间的层级关系以及共同祖先节点的影响，适用于评估词语之间在语义层面的近似程度。
在异构数据集成场景下，Wup方法可以用来比较不同本体中概念的相似性，从而帮助识别和解决语义异构问题。具体而言，可以采用以下步骤：
1. **概念映射**：将不同本体中的概念映射到WordNet中的相应术语。
2. **相似度计算**：利用Wup方法计算概念间的相似度得分。
3. **语义对齐**：根据相似度得分确定哪些概念可以被视为等价或相关联。
#### 4. 构建全局本体的语义分析方法
除了局部本体之间的语义相似度计算之外，还需要一个更广泛的视角来构建全局本体，以实现更高级别的数据集成。这涉及到如何有效地整合多个局部本体，并在此基础上构建一个统一的全局本体框架。全局本体的构建可以通过以下步骤实现：
1. **概念提取**：从各个局部本体中提取关键概念。
2. **关系分析**：分析这些概念之间的关系，包括继承、关联等。
3. **融合策略**：制定一套合理的融合策略，解决概念冲突和重叠问题。
4. **迭代优化**：通过不断的迭代和优化过程，逐步完善全局本体。
#### 结论
基于Wup的语义相似度计算模型框架为解决异构数据集成中的语义问题提供了一个有效的工具。通过结合WordNet提供的丰富语义信息，该方法能够有效地计算出不同概念之间的相似度，从而有助于识别和解决语义异构问题。此外，构建全局本体的方法为实现更高级别的数据集成提供了一个可行的方向。未来的研究可以进一步探索如何提高语义相似度计算的准确性和效率，以及如何更加有效地构建和维护全局本体。
