提高本体概念相似度的多层信息融合方法

本篇论文深入探讨了"基于多层信息的本体概念相似度计算的研究"，由作者王家琴、李仁发、李仲生和唐剑波在湖南大学计算机与通信学院共同完成。他们针对现有的相似度度量方法存在的局限性，提出了一个创新性的计算策略。论文的核心内容主要围绕以下几个方面展开： 1. 问题背景：随着互联网的迅速发展，信息量激增，准确计算概念间的相似度对于高效的信息检索至关重要。传统的方法往往只考虑概念的单一层面信息，如词形或字面相似度，这无法全面反映概念间的实际关联。本体作为语义网的重要组成部分，能够提供丰富的语义信息，因此，利用本体的多层信息来计算概念相似度具有显著优势。 2. 概念相似度定义：论文中，相似度被定义为一个范围在0到1之间的数值，完全相同的概念得分为1，没有关联的概念得分为0，其余情况根据匹配程度给出分数。这种定义适用于信息检索领域的应用，比如评估用户查询与文档的匹配程度。 3. 现有方法分析：论文回顾了两种主要的相似度计算方法：字面相似度，如基于编辑距离或共享词汇的数量；以及语义相似度，如通过义类词典或词汇分类体系进行计算。然而，这些方法在处理完全相同的概念时存在问题，因为词汇的语义可能因上下文不同而有所变化。 4. 提出的解决方案：作者提出了一种综合的方法，它不仅比较概念的全称，还计算语义相似度，并通过统计搜索引擎返回的结果来评估语用相似度。这样，可以从词形、语义和语用三个层面全面考量概念间的相似性，以获得更精确的相似度评分。 5. 实验验证：论文通过实际实验展示了这种方法的有效性，结果显示，结合本体的多层信息能够显著提高概念相似度计算的准确性，从而提升信息检索的效率和质量。 这篇论文针对概念相似度计算的挑战，引入了新的计算方法，旨在通过整合本体的多维度信息，为信息检索提供更为准确的概念相似度评估，为信息检索领域的进一步发展提供了有价值的研究成果。