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摘要:
概念的语义相似度计算是自然语言处理等领域的重要研究内容,基于语义距离的概念相似度计算是其主要方法.在分析现有算法存在弊端的基础上,提出基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法.首先给出多概念群组下概念语义距离的计算规则,然后分别提出群组内和群组间的概念语义距离计算方法,通过引人正向和反向的语义距离来解决上下位关系概念对的语义相似度非对称性,并通过概念节点的位置动态分配关系的权值来处理其他非上下位的二元关系.实验表明,基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法是有效的,与其他典型的同类方法相比,具有明显的优势.
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文献信息
篇名 基于本体概念群组划分的语义距离计算方法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 本体 群组划分 语义相似度 语义距离 非对称性 二元关系
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 194-200
页数 分类号 TP182
字数 6507字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.02.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李晓明 太原理工大学计算机与软件学院 31 150 7.0 11.0
2 彭志平 广东石油化工学院计算机科学与技术系 79 414 10.0 14.0
3 柯文德 广东石油化工学院计算机科学与技术系 57 230 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
本体
群组划分
语义相似度
语义距离
非对称性
二元关系
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
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8
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30919
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