摘要：针对句子语义相似度计算问题,综合考虑句子的结构信息与语义信息,提出一种多特征融合的句子语义相似度计算方法。提取句子的词形特征、词序特征及句长特征,使用层次分析法进行权重分配,计算结构相似度;利用本体图中最短路径定义语义距离,基于语义距离计算句子语义相似度;对结构相似度和语义相似度进行特征加权,构建多特征融合的句子语义相似度计算方法。实验结果表明,该方法取得了72.5%的F-度量值,与传统余弦相似度和基于关键词的相似度算法相比提高了12%。

摘要：为了能够正确地理解医疗概念和精确地分析临床记录,提出了一种基于概念信息量的方法来衡量概念之间的语义相似度。引进了计算概念信息量的算法,从医疗本体的分类知识中来计算概念的信息量。介绍和分析了常用的语义相似度算法,根据概念的信息量来重定义这些语义相似度算法,产生新的基于概念信息量的语义相似度算法。通过使用一个医疗术语的评估标准和一个标准的医疗本体来评估和比较这些算法。实验结果表明,相比常用的语义相似度算法,重定义后的算法有效地改善了概念相似性评估的准确性。

摘要：为克服刻面分类表示法的人为主观因素,采用了刻面分类与全文检索相结合的方法对构件进行了表示。同时,从语义角度出发,结合优化技术,提出了一种基于语义相似度与优化的构件聚类算法。该算法有效地减少了刻面分类的主观性因素,进一步提高了构件查询的效率和准确性,并与基于向量空间模型的构件聚类效果进行比较。实验结果表明,基于语义相似度与优化的构件聚类算法的有效性,它在一定程度上改善了构件聚类的效果,提高了聚类质量。

摘要：在相似度计算中,本体能够将各种概念及相互关系明确地、形式化地表达,因而发挥着重要的作用。为了使相似度计算结果更为精确,考虑更全面的利用本体中的关系,和相似度计算在特定领域中应用的特点,提出一个改进的相似度计算模型。利用上下位关系计算相似度,非上下位关系计算相关度,将二者合成,并同时考虑语义检索领域中,相似度计算的不对称性。经过实验验证了该方法有效且精确。

摘要：本文提出一种以业务活动为线索的知识服务模型,模型以Web Service为媒介,对企业知识资源进行统一描述,将具有特定功能的知识资源封装成服务,模型采用基于语义相似度的知识服务匹配算法,综合考虑服务功能相似度和服务质量相似度2个因素,将广告服务按照相似度从大到小排序,选取服务相似度最高的作为最佳服务,实现了企业按需、快速、动态构建业务流程。

摘要：Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要。文中在分析现有相关研究的基础上,给出了一种基于语义相似度的Web服务发现方法。该方法充分利用服务中存在的语义信息,针对服务请求和广告服务中描述的功能进行匹配,并通过语义相似度来衡量两者匹配的程度。文中具体给出了服务间语义相似度的计算方法并通过示例说明了服务匹配的过程。

摘要：为提高搜索用户所真正关心的信息内容的准确度,提出了一种基于语义相似度的智能搜索方法。首先进行本体库的设计和实现,然后进行推理引擎的设计,最后给出基于语义相似度的本体匹配算法,便于搜索用户关心的内容。实验结果表明,与目前常用的基于概念—权向量组的搜索方法相比,所提方法的适用范围广且准确度高。

摘要：传统主观题评分采用人工阅卷方法,由于受到人工因素影响导致阅卷结果不准确,缺少公平性,为此提出了基于语义相似度的主观题自动阅卷系统设计。嵌入现有在线考试系统,减少人工阅卷成本与劳动力,提取答案关键词,构建评分标准库,计算标准答案相似度;采用计算机辅助方式对知识库进行人工录入,通过建立简单概念词方式来描述概念树中的不同节点,计算语义相似度。推荐关键字,通过加入权值因素,获取最终主观题自动评分结果,完成自动阅卷系统设计。得到实验结果,传统系统阅卷准确率为58%,改进系统阅卷准确率为70%,相比传统系统,该系统自动阅卷结果准确率较高,为考试评分公正提供有效解决方法。

摘要：主观题阅卷系统是一个值得研究的问题。常见的主观题评分是比对学生答案和参考答案的相似程度得出分数的。自然语言处理里面的分词技术可以将文字切分为词的组合,然后通过计算句子的语义相似度可以得出学生答案和主观题答案的相似度。在这些理论的支撑下,文章提出了一种基于.NET实现的主观题系统模型设计方法。

摘要：本体匹配解决了本体异构问题,作为本体匹配的关键技术,相似度算法决定了匹配的精度和效率。WordNet中概念节点的语义距离常作为相似度算法的依据。设计了一种新的语义距离计算方法及相似度算法,并以此搭建一个本体匹配框架进行了验证。