提高信息检索精度：基于本体的概念语义相似度计算方法

该篇论文深入探讨了"一种基于本体的概念语义相似度方法的研究"，由王家琴、李仁发、李仲生和唐剑波四位作者在湖南大学计算机与通信学院共同完成。论文的核心内容是提出了一种新颖的计算不同本体中概念间语义相似度的方法。该方法首先通过比较实例之间的相似度来获取初始的概念语义相似度，这是通过对实际对象或实例在特定上下文中的表现和关系进行比较得出的。这种方法考虑到了概念间的细微差异，旨在解决在信息检索等场景中，由于语义多元性导致的关键字搜索不精确的问题。 作者们进一步引入了两个关键的系数，这两个系数对概念间语义相似度的最终确定起到了决定性作用，通过综合这些系数，他们能够更准确地计算出概念之间的实际语义相关度。这种方法相比于传统的概率统计方法，能够显著提高检索的精确性和召回率，尤其是在语义网和本体的应用中，因为本体提供了数据的结构化语义描述，使得基于本体的信息检索更加高效。 在研究过程中，论文引用了语义网的概念，强调了它在互联网信息处理中的重要性，以及与传统HTML格式信息的区别。本体作为语义网的基础组成部分，为理解数据的深层含义提供了可能。同时，论文特别提到了在信息检索领域，计算概念的语义相似度对于提高检索效果的至关重要性，因为它能帮助系统理解查询与文档之间的潜在联系，从而提供更符合用户意图的结果。 论文还明确了概念语义相似度的定义，即在消除歧义的前提下，对概念在不同上下文下的意义进行比较。相似度的量化范围设定在0到1之间，数值越高，代表两个概念的语义越相近。当两个概念完全一致时，相似度达到1，而无关联时为0。这项研究为改进信息检索系统的性能，特别是面向Web的知识检索，提供了一种有效且精确的语义相似度计算策略。