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摘要:
概念间语义相似度研究是知识表示和信息检索领域中的一个重要内容,也是自然语言处理研究的重要组成部分,是人工智能领域中一个亟待解决的问题.本文在本体的基础上,对传统的相似度计算模型进行改进,提出一种基于贝叶斯网络的概率推理方法,改进概念间语义距离的计算,从而提高了语义相似度计算模型的效果;同时采用D-分离的方法,解决了在推理过中的计算复杂性.
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文献信息
篇名 基于贝叶斯网络的概念间语义相似度计算
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 本体 语义相似度 贝叶斯网络 概率推理 D-分离
年,卷(期) 2012,(9) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 65-68,133
页数 5页 分类号 TP391.1
字数 4888字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2012.09.016
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 王涛 华南师范大学计算机学院 30 106 6.0 8.0
2 陈红英 华南师范大学计算机学院 19 71 6.0 7.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
本体
语义相似度
贝叶斯网络
概率推理
D-分离
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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