领域本体驱动的语句相似度算法与实验验证

基于领域本体的语句相似度研究是一篇发表在2009年1月《福建师范大学学报(自然科学版)》的文章，由张杰、林木辉和包正委三位作者合作完成。本文的核心关注点在于开发一种有效的技术来解决智能答疑系统中的关键问题——语句相似度计算。智能答疑系统通常针对特定领域设计，因此，研究者首先构建了一个领域本体数据库，这是通过将领域的概念、属性和关系组织成结构化的知识表示形式。 在这个领域本体的基础上，论文提出了一种利用本体语义树的方法来衡量词汇之间的相似度。这种方法不仅考虑了词汇的表面形式（词形相似度），还考虑了词汇在领域本体中的语义关联，从而更准确地估计语句之间的语义相似度。词形相似度是一种简单的文本匹配方法，它主要关注词汇的拼写或形态变化，而领域本体则提供了更为深入的上下文信息，有助于理解词汇在特定领域的含义。 为了验证这一算法的有效性，研究者设计了一个实验模型。这个模型可能是通过比较使用领域本体方法计算的语句相似度结果与传统方法（如基于词袋模型的词汇计数或基于向量空间模型[VSM]的方法）的性能来进行评估。实验可能包括一系列的语料库或者模拟问答场景，用来测试算法在处理各种复杂句子结构和领域特定术语时的表现。 这篇论文的重要性在于它将领域本体的概念引入到语句相似度计算中，提升了系统的智能化水平和对特定领域的适应能力。通过实证研究，它展示了如何结合领域知识和语义分析技术来提高智能答疑系统的精准性和效率。这对于自然语言处理、信息检索以及人工智能等领域的发展具有重要意义。